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 BMEVIFO4275
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. Gépi látás feladatai. Digitális, analóg, optikai képfeldolgozás összehasonlítása.

Optoelektronikai eszközök: Alapfogalmak. Fénytechnikai mértékegységek. Inkoherens és koherens fényforrások. Optoérzékelők, CCD érzékelők, PSD érzékelők.

Koordinátageometriai alapok. Geometriai transzformációk. Kameramodellek: Pin-hole modell. A perspektív leképzés transzformációs modellje.

Megvilágítás, optika, érzékelő, elektronika torzításainak modellezése. Árnyalási modellek. A térbeli érzékelés lehetősége monokuláris látással.

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. Geometriai torzítás kompenzáció.

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, régiónövelés, szeletelés és növesztés. Nagyfrekvenciás analízis: kontúrdetektálás, kontúrkövetés. Hough transzformáció.

Morfológia a képfeldolgozásban: Morfológiai nyitás és zárás. Kiterjesztés gradált képekre. Kép-előfeldolgozás morfológiai elven.

Textúra-analízis: Textúra taxonómia. Statisztikai analízis, autókorreláció, különbségi hisztogram, co-occurence mátrix. Fraktálanalízis. Szintaktikus analízis. Hierarchikus textúrák leírása.

Mozgás analízis: Differenciális módszerek. Globális / lokális optikai áramláson alapuló eljárások. Bázispontok követése. Mozgásdetektálás tér és frekvencia tartományban.

Lényegkiemelés: Tulajdonságtér és tulajdonságvektor. Invariáns alak / textúra jellemzők. Kontúros képek Fourier transzformációja, alakegyütthatók. Sajátságvektorok típusai. Dimenziócsökkentés. Lényegtömörítés célfüggvény alapján. A döntési feladat megfogalmazása.

Osztályozás: Alakfelismerés és leírás. Determinisztikus, statisztikus módszerek. Strukturális, szintaktikus módszerek. Döntési felület meghatározása a tulajdonságtérben. Osztályozás neurális hálózatokkal. Alapvető osztályozási módszerek matematikai alapjai (legközelebbi szomszéd, legközelebbi centrum, Bayes, korrelációs algoritmusok). Tartalom szerinti keresés képi adatbázisokban.

Képkódolás: Redundancia, kompressziós ráta definíciók, információelméleti alapok. Analóg / digitális, veszteséges / veszteségmentes módszerek áttekintése. Álló- és mozgóképek kompressziója és dekompressziója. Diszkrét transzformációk alkalmazhatósága. Prediktív algoritmusok. Vektor kvantálás. Fraktális kompresszió. Hierarchikus és progresszív kompresszió. Szabványok (MPEG, JPEG verziók, stb.). Kompressziós módszerek összehasonlítása. Intelligens képtömörítés négyszintű modellje.

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

A tantárgy előadásból áll, amelynek anyagába beillesztésre kerülnek az elméletet magyarázó illusztrációs példák és alkalmazási esettanulmányok.

Tanulástámogató anyagok

Online források
Tanszéki sokszorosított kiadványok.; Haralick, R.M.: Computer and Robot Vision I-II, Addison-Wesley Pub Co; ISBN: 0201569434; Gonzales, R.C.: Digital Image Processing, Addison-Wesley Pub Co; ISBN: 0201508036; Álló Géza: Digitális képfeldolgozás alapproblémái: Akadémiai Kiadó

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
-
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)
-
Általános szabályok
Követelmények: a) Szorgalmi időszakban: - A félév lezárásának módja: aláírás. Az aláírás megszerzésének feltétele: elfogadott nagy házifeladat (vizsgaidőszakban nem pótolható) sikeresen megírt zárthelyi b) Vizsgaidőszakban: - A vizsga írásbeli. c) a tárgyhoz tartozó kreditpontok megszerzésének feltétele az aláírás és a sikeres vizsga
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
Tematikaütközés miatt a tárgyat csak azok vehetik fel, akik korábban nem hallgatták a következő tárgyakat: Neptun-kód Cím
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.