K-INFO
HU
EN
Belépés

Gépi látás

Computer Vision
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
Tantárgy neve (magyarul, angolul)
Gépi látás
Computer Vision
Tantárgykód BMEVIFO4054
Tantárgyjelleg —
Képzési szint —
Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)
Kurzustípus elmélet gyakorlat laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti) 4 0 0
jelleg (kapcsolt/önálló) — — —
Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa vizsga
Tantárgy kreditértéke 5
Tantárgyfelelős
Dr. Loványi István György
beosztás: egyetemi docens
elérhetőség: lovanyi@iit.bme.hu
Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
—
Kar
Tantárgy weboldala —
Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege —
Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

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.

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.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

(előadás, gyakorlat, laboratórium): A tantárgy előadásból áll, amelynek anyagába beillesztésre kerülnek az elméletet magyarázó illusztrációs példák és esettanulmányok.

Tanulástámogató anyagok

Online források
Tanszéki sokszorosított kiadványok, PowerPoint prezentációk; Haralick, R.M.: "Computer and Robot Vision I-II". Addison Wesley, 1993.; Gonzalez: Digital Picture Processing, Addison Wesley, 1993

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Képesség típusú kompetenciák
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
nincs
Általános szabályok
Követelmények: A szorgalmi időszakban: házi feladat és zárthelyi. A vizsgaidőszakban: a vizsga írásbeli. Elővizsga: Az utolsó oktatási héten elővizsga lehetőséget biztosítunk. Pótlási lehetőségek: A házi feladat elkészítése a vizsgaidőszakban nem pótolható. A zárthelyi pótlására a TVSZ előírásai szerint van lehetőség.
Teljesítményértékelési módszerek
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Nincs megadva.

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága
Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:
—
Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:
—
Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.