Tantárgy » BMEVIIIM128
Valósidejű képfeldolgozás
Real-Time Image Processing
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
—
| Tantárgy neve (magyarul, angolul) |
Valósidejű képfeldolgozás
Real-Time Image Processing
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tantárgykód | BMEVIIIM128 | ||||||||||||
| Tantárgyjelleg | — | ||||||||||||
| Képzési szint | — | ||||||||||||
| Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves) |
|
||||||||||||
| Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa | vizsga | ||||||||||||
| Tantárgy kreditértéke | 4 | ||||||||||||
| Tantárgyfelelős |
Dr. Loványi István György
beosztás: egyetemi docens
elérhetőség:
lovanyi@iit.bme.hu
|
||||||||||||
| Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység |
Irányítástechnika és Informatika Tanszék
|
||||||||||||
| Kar | Villamosmérnöki és Informatikai 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
13 tényleges oktatási hét: 26 előadási + 13 tantermi gyakorlati óra. A gyakorlatok az elméleti előadás módszereit alkalmazási példák keretében mutatják be. Az előadások tematikája:
- A valósidejű képfeldolgozás alapproblémái, rekonstrukciós feladatok. Projektív, affin és euklédeszi geometriák. Képfeldolgozás egy kamerával és több kamerával. Realisztikus kamera- megvilágítás-felület modellezés és kalibráció. Mozgó kamera önkalibrálása.
- Aktív alakmodellek, spline-templétek illesztése. Valószínűségi modellezés, autoregresszív alaktér-modellek. Dinamikus kontúrkövetés Kalman-technikával.
- 3D képfeldolgozás elméleti alapjai. Shape from X algoritmusok és valósidejű implementációk a felhasznált képjellemzők kiemelésére. Párhuzamos képfeldolgozás, DFT, FFT.
- Mozgásdetektálás 3D-ben. Objektumok, markerek követése térben és időben, lokális – globális képjellemzők (szín, él, kontúr, textúra, topológia , stb. ) alapján. SSD algoritmus, optikai áramlás.
- Látórendszerek tervezési metrikái (sebesség, biztonság, felbontás, flexibilitás, modularitás, robusztusság, adatbiztonság, stb.) kritikus alkalmazásokban. Látórendszerek hibaanalízise.
- Beágyazott képfeldolgozás. DSP/FPGA alternatívák. GPU alapú képfeldolgozás. Video-rate célhardverek. Smart kamerák. Gyorsítás szenzorfúzióval, analóg-, optikai képfeldolgozással. Emberi látás által inspirált architektúrák. CNN chip.
- Hálózati képfeldolgozás. Vezetékes/vezetéknélküli kép- és videokommunikációs csatornák. Hatékony tartalomfüggő képtömörítés, képindexálás. Tartalomazonosítási szteganográfiai módszerek.
- Esettanulmányok: Robotvezérlés vizuális visszacsatolással. Look-and- move vs. visual servoing technikák. Járművek autonóm navigációja, adaptív „cruise control” szenzorfúzióval. Emberi mozgás (egészalakos, gesztikuláció, mimika) követése. 2D/3D diagnosztikai képek szegmentálása, regisztrációja és vizualizációja valósidőben.
A Gépi látás, 3D látórendszerek és Intelligens szenzorrendszerek diszciplínákhoz kapcsolódva a tantárgy ismerteti azokat a fontosabb algoritmusokat, hardver struktúrákat, tervezési platformokat, melyekkel hatékonyan megoldhatók a valósidejű alkalmazásokba (pl. autonóm navigáció, intelligens járművek, objektumkövetés időben és térben, gyártásautomatizálás, médiaipar) integrált látórendszerek olyan, külön-külön is kritikus problémái, mint a 3D interpretáció, extrém nagy feldolgozási sebesség, felbontás, (ön)kalibráció. A különféle képfelvevő eszközök ma már olyan nagy mennyiségű adatot szolgáltatnak, aminek a tárolását és feldolgozását minél gyorsabban, sok esetben valósidőben kell megoldani.
A tantárgyat sikeresen abszolváló hallgatók közre tudnak működni valósidejű látórendszerek tervezésében, implementálásában és tipikus alkalmazásokba való integrálásában. Meg tudják határozni azokat a releváns képjellemzőket és az azok kiemelésére szolgáló optimális algoritmusokat és technológiákat, melyekre a feladat alapozható. Megismerik a tervezést és implementálást támogató korszerű eszközöket is.
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 tárgy előadásból és az előadás anyagát illusztráló gyakorlatokból áll.
Tanulástámogató anyagok
Online források
A tanszéki weboldal oktatási portálján levő előadásdiák rövid magyarázatokkal, valamint magyar és angol nyelvű irodalom(forrás az aktuális diákon megadva).
A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek
Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Matematika, Szabályozástechnika
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)
Matematika, Szabályozástechnika
Általános szabályok
Követelmények:
1 zárthelyi a szorgalmi időszakban. Az aláírás feltétele legalább elégséges osztályzat. Az eredmény 20% arányban beszámít a vizsgajegybe.
Pótlási lehetőségek:
Az eredménytelen zárthelyi pótlására az utolsó oktatási héten és a pótlási héten adunk lehetőséget.
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.