Képfeldolgozás

Az előadások részletes tematikája

1.     A képfeldolgozás alapfogalmai. Az emberi látás, és a megjelenítés összefüggései. Egyszerű képfeldolgozási példák bemutatása. A kép, mint 2D folytonos és diszkrét függvény.

2.     Képalkotás módszerei és eszközei: CCD, PSD, CT, LiDAR. Camera obscura és valós kamera belső és külső paraméterei és tipikus felépítése. Homogén lineáris transzformációk.

3.     Harmonikus bázisfüggvények. Fourier transzformáció. Mintavételezés és rekonstrukció. A fényspektrum és a szín, színrendszerek alapjai. Kvantálás és dither.

4.     Alacsony szintű képfeldolgozás: Hisztogram műveletek, lineáris szűrés tér és frekvencia tartományban. Szeparábilitás. Nem lineáris, statisztikai szűrők: medián és változatai. Éltartás, bilaterális szűrők.

5. Szegmentálás. Hasonlóságon alapuló szegmentálás, régió alapú módszerek. Élek detektálása. Első és második deriváltak: gradiens és Hesse mátrix. Sobel, Prewitt, Canny algoritmus. Hough transzformáció egyenesre és körre.
6. Mozgás alapú szegmentálás, előtér és háttér szétválasztás. Mozgáskövetés, optikai áramlás.
7. Sztereó látás, epipoláris geometria. Képillesztések, korrelációs technikák. Mozgásalapú sztereó.
8. Matematikai morfológia. Mérések bináris képeken, pozíció, orientáció, hossz, számosság. Szomszédosság. Csontvázasítás.
9. A mesterséges intelligencia alapjai. Számítógépes látás nehézségei, alapproblémák. Felügyelt tanulás, perceptron, gradiens módszer, backpropagation. Többrétegű hálók, batch normalization.
10. Konvolúciós neurális hálók felépítése, architektúrák: inception, resnet. Szemantikus szegmentálás, detekció megoldása. Szekvenciák feldolgozása, visszacsatolt elemek.
11. Intelligens látás nehézségei, ellenséges példák, reprezentáció tanulás. Tanulási formák kombinálása, képgenerálás, predikció, kíváncsiság.
12. Orvosi képalkotás eszközei, Röntgen, CT, PET, MRI. Feldolgozás módszerei és alkalmazásai, regisztráció. Mozgásanalízis
13. Távérzékelés alapfogalmai, testek mint sugárforrások. Felszínborítás azonosítása. Űrtávérzékelés alapjai és módszerei.
14. Képfeldolgozás alkalmazása a térinformatikában, adatnyerés, helymeghatározás, Példa: zöldnövényzet állapotvizsgálata képfeldolgozással.

A gyakorlatok/laborok részletes tematikája

1.       Képfeldolgozási eszközök alapjai, általános képmanipulációs technikák

2.       Színalapú képfeldolgozási műveletek, pixel szintű műveletek, maszkolás

3.       Szűrések megvalósítása kép- és frekvenciatartományban

4.       Élkereső módszerek alkalmazása, paraméteres görbék keresése Hough-transzformációval

5.       Szegmentálási módszerek alkalmazása, intenzitás, él alapon

6.       Mozgásalapú szegmentáció, robusztus mozgásdetektálás videón

7.       Bináris képek feldolgozása, morfológiai alapműveletek, objektumszámlálás

8.       Automatikus szövegfelismerési módszerek vizsgálata

9.       Objektumdetektálás és -követés videókon

10.   Neurális hálózatok alapjai, automatikus differenciálás, validáció és overfitting

11.   Képosztályozás konvolúciós neurális hálózatokkal

12.   Orvosi képfeldolgozási módszerek alkalmazása

13.   Távérzékelés, műholdas és légi felvételek feldolgozása