Belépés címtáras azonosítással
magyar nyelvű adatlap
Gépi látás
A tantárgy angol neve: Computer Vision
Adatlap utolsó módosítása: 2006. július 1.
Tantárgy lejárati dátuma: 2015. január 31.
Villamosmérnöki Szak
Irányítástechnikai és Robotinformatikai főszakirány
Választható tárgy
Név:
Beosztás:
Tanszék, Int.:
Dr. Loványi István
egyetemi docens
IIT
Dr. Vajta László
A korszerű méréstechnika egyik legfontosabb eszközének, az optikai mérőeszközök jelfeldolgozási kérdéseinek megismerése, az intelligens képfeldolgozó rendszerekben történő felhasználhatóság analízise, a kapcsolódó matematikai apparátus tárgyalása, a digitális képfeldolgozás alapvető hardver és szoftver elemeinek ismertetése.
Bevezetés: A számítógépes látás fogalmai, definíciók. Emberi látás alapjai. A térbeli érzékelés lehetősége monokuláris látással.
Optoelektronikai eszközök: Alapfogalmak. Fénytechnikai mértékegységek. Optoérzékelők, CCD érzékelők, PSD érzékelők.
Korszerű képmegjelenítő eszközök. LCD és plazma kijelzők, projektorok. Lentikuláris megjelenítők.
Koordinátageometriai alapok. Geometriai transzformációk. Kameramodellek: Pin-hole modell. A perspektív leképzés transzformációs modellje. Kalibráció.
Megvilágítás, optika, érzékelő modellezése. Árnyalási modellek.
A képek matematikai leírása. A képfüggvények tulajdonságai. Tértranszformációk szerepe a képfeldolgozásban. 2D Fourier transzformáció tulajdonságai, képi ábrázolása, interpretálása.
Digitális kép matematikai reprezentációja: Mintavételezés, kvantálás.
Egyszerű képfeldolgozási esettanulmányok: Bináris képek feldolgozása: Egyszerű geometriai tulajdonságok (terület, hely, orientáció), vetületek. Topológiai tulajdonságok.
Képek javításának módszerei. Pontszerű lokális és globális műveletek. Hisztogram analízis, skálázások, hisztogram transzformációk. Példa a képek javítására: archív felvételek digitalizálása
A képek szűrése a tér- és frekvenciatartományban. Konvolúció, mint szűrés. Alul- és felüláteresztő szűrők realizálása. Nemlineáris szűrők.
Szegmentálás. Régiók, struktúrák, geometriai jellemzők reprezentációja. Szinteken alapuló módszerek. Küszöbözés, régió növelés, szeletelés és növesztés. Nagyfrekvenciás analízis: kontúrdetektálás, kontúrkövetés. Hough transzformáció.
Képjellemzők detektálása: Makro- és mikrojellemzők mérése, Lokális/globális jellemzők meghatározása konvolúcióval. Invariáns alakegyütthatók. Matematikai morfológia. (bináris alapalgoritmusok. kiterjesztés gradált képekre). Távolság / hasonlóság mértékek. Képelemek cimkézése.
Textúra-analízis: statisztikai módszerek. különbségi hisztogram, co-occurence mátrix, autókorreláció, fraktális módszerek.
Lényegkiemelés és osztályozás: Tulajdonságtér és tulajdonságvektor. Sajátságvektorok típusai. Dimenziócsökkentés. Lényegtömörítés célfüggvény alapján. A döntési feladat megfogalmazása. Alakfelismerés és leírás. Determinisztikus, statisztikus, szintaktikus módszerek. Osztályozás neurális hálózatokkal.
Hálózati képfeldolgozás: Analóg és digitális képkódolás. Képtranszformációs alapok (DCT, Wavelet, VQ). Álló- és mozgóképek kompressziója és dekompressziója. Képtárolás, tömörítés, továbbítás, feldolgozás szabványos megoldásai. Szteganográfia. Képek vízjelezése, integritás vizsgálata. Tartalom szerinti képindexelés.
Gépi látás biometriai és biomechanikai alkalmazásai. Arcfelismerés. Járművezetők éberségvizsgálata. Mozgásanalízis: feladatok, eszközök, algoritmusok. Emberi mozgásmodellek. Egész testes mozgás, gesztikuláció, mimika érzékelése és feldolgozása.
Általános célú képfeldolgozó platformok. Alkalmazás-specifikus célrendszerek. Valósidejű képfeldolgozás: Algoritmusok video-rate implementálása célhardverrel. LabView alapú képfeldolgozás.
Látórendszerek hibaanalízise. Képszintézis. Tesztképek generálása.
(előadás, gyakorlat, laboratórium):
A tantárgy előadásból áll, amelynek anyagába beillesztésre kerülnek az elméletet magyarázó illusztrációs példák és esettanulmányok.
házi feladat és zárthelyi.
a vizsga írásbeli.
Az utolsó oktatási héten elővizsga lehetőséget biztosítunk.
A házi feladat elkészítése a vizsgaidőszakban nem pótolható. A zárthelyi pótlására a TVSZ előírásai szerint van lehetőség.
A házi feladat elkészítéséhez egy alkalommal, valamint minden vizsga előtt konzultációs lehetőséget biztosítunk.
Tanszéki sokszorosított kiadványok, PowerPoint prezentációk
Haralick, R.M.: "Computer and Robot Vision I-II". Addison Wesley, 1993.
Gonzalez: Digital Picture Processing, Addison Wesley, 1993
:
Kontakt óra
60
Félévközi készülés órákra
10
Felkészülés zárthelyire
20
Házi feladat elkészítése
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása
Vizsgafelkészülés
30
Összesen
150
