|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KKY / ZDO
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KKY
/
ZDO
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Zpracování digitalizovaného obrazu
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
6
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
3
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
2 / -
|
14 / -
|
2 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
5
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
KKY/ZDO-E
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Porozumět principům zpracování digitalizovaného obrazu a počítačového vidění. Analyzovat vlastnosti obrazové informace a interpretovat tyto informace, navrhnout a vytvořit algoritmus pro zpracování obrazové informace s cílem rozpoznání objektů, jevů či vlastností scény v obraze obsažené.
|
Požadavky na studenta
|
aktivní účast na cvičení
projekt v max. dvoučlenném týmu, obhajoba projektu
ústní zkouška
Zápočet před zkouškou se neuznává
|
Obsah
|
Definice úlohy zpracování digitalizovaného obrazu. Digitalizace obrazové informace, reprezentace barevné informace. Nižší a vyšší úroveň zpracování digitálních obrazových dat. Základní metody předzpracování obrazu - bodové jasové transformace, geometrické transformace, filtrace šumu, gradientní operátory, frekvenční analýza. Morfologické transformace. Základní metody segmentace. Základní metody popisu objektů - popis na základě hranic oblastí, popis na základě tvaru oblastí. Základy klasifikace. Základy analýzy pohybu. Základy 3D vidění. Aplikace metod zpracování digitalizovaného obrazu ve fotografii, průmyslu, komunikaci člověk-stroj a lékařství.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
Doc. Ing. Miloš Železný, Ph.D. (100%),
-
Přednášející:
Ing. Ivan Gruber, Ph.D. (100%),
Ing. Miroslav Jiřík, Ph.D. (100%),
Ing. Zdeněk Krňoul, Ph.D. (100%),
Doc. Ing. Miloš Železný, Ph.D. (100%),
-
Cvičící:
Ing. Ivan Gruber, Ph.D. (100%),
Ing. Miroslav Jiřík, Ph.D. (100%),
Ing. Jakub Kanis, Ph.D. (100%),
Ing. Petr Neduchal, Ph.D. (100%),
Ing. Matěj Sieber (100%),
Ing. Jakub Straka (100%),
Ing. Jiří Vyskočil (100%),
Doc. Ing. Miloš Železný, Ph.D. (100%),
Ing. Tomáš Železný (100%),
|
Literatura
|
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Praktická výuka [vyjádření počtem hodin]
|
26
|
Kontaktní výuka
|
39
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
58
|
Příprava na laboratorní měření, zpracování výsledků [1-8]
|
8
|
Projekt týmový [20-60 / počet studentů]
|
25
|
Celkem
|
156
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
analýza a interpretace informací, algoritmizace a implementace úloh, vyhodnocení dosažených výsledků |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
schopnost analyzovat, prozkoumávat a zobecňovat prezentované principy, popsat problémovou oblast, sestavovat algoritmizaci |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Ústní zkouška, |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
Výstupní projekt, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška založená na výkladu, |
Cvičení (praktické činnosti), |
|
|
|
|