Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
specjalność: Inżynieria oprogramowania
Sylabus przedmiotu Przetwarzanie obrazów:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Przetwarzanie obrazów | ||
| Specjalność | Inżynieria komputerowa | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Mariusz Borawski <mborawski@wi.zut.edu.pl>, Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl>, Adam Nowosielski <Adam.Nowosielski@zut.edu.pl>, Edward Półrolniczak <Edward.polrolniczak@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 5 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Programowanie 2 |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Instruktaż do zajęć. Wprowadzenie do Pythona w zastosowaniu do przetwarzania obrazów | 1 |
| T-L-2 | Operacje arytmetyczne i geometryczne na obrazie, obliczanie jasności i kontrastu, konwersja pomiędzy przestrzeniami barw | 1 |
| T-L-3 | Algorytmy demosaicingu w pozyskiwaniu obrazów z sensorów CCD/CMOS | 1 |
| T-L-4 | Redukcja liczby kolorów, algorytmy typu MedianCut | 1 |
| T-L-5 | Obliczanie histogramu jasności dla obrazu w odcieniach szarości, wyrównywanie i rozciąganie histogramu obrazu, operacje liniowe i nieliniowe | 1 |
| T-L-6 | Segmentacja obrazu metodami nadzorowanymi nienadzorowanymi | 1 |
| T-L-7 | Dwuwymiarowa filtracja splotowa obrazu, filtry krawędziowe, uśredniające. Detekcja punktów i krawędzi | 1 |
| T-L-8 | Operacje morfologiczne na obrazie binarnym, transforacja Hougha | 1 |
| T-L-9 | Dyskretna transformata Fouriera - wariant dwuwymiarowy. Filtracja obrazu w dziedzinie częstotliwości | 1 |
| T-L-10 | Dyskretna transformacja falkowa – wariant dwuwymiarowy, filtracja obrazu, odszumianie | 1 |
| T-L-11 | Kompresja stratna obrazu, badanie algorytmów JPEG i JPEG2000 | 1 |
| T-L-12 | Obliczanie wybranych cech obrazu rastrowego, elementy rozpoznawania kształtu | 2 |
| T-L-13 | Detekcja obiektów za pomocą cech HOG, LBP, Haara | 2 |
| T-L-14 | Badanie wybranych miar jakości obrazu, ocena jakości w kontekście kompresji i zaszumiania | 1 |
| T-L-15 | Wykorzystanie funkcjonalności OpenCV do realizacji zaawansowanych metod przetwarzania obrazów | 2 |
| 18 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Reprezentacja obrazu w pamięci komputera, proces pozyskiwania obrazów. Podstawowe cechy obrazów cyfrowych, demosaikowanie | 1 |
| T-W-2 | Reprezentacja koloru, modele i przestrzenie barwne, konwersja między modelami, redukcja liczby kolorów, kolorowanie | 1 |
| T-W-3 | Percepcja barwy, jasności, kontrastu. Operacje na składowych i ich rozkłady | 1 |
| T-W-4 | Histogram jasności obrazu i operacje na histogramie | 1 |
| T-W-5 | Segmentacja obrazu | 1 |
| T-W-6 | Splot - zastosowanie w przestrzennej filtracji obrazu | 2 |
| T-W-7 | Metody filtracji obrazu i ich zastosowanie w praktyce do poprawy jakości obrazu, efektów specjalnych, artystycznych | 1 |
| T-W-8 | Operacje morfologiczne, transformata Hougha, transformata odległościowa | 1 |
| T-W-9 | Transformacja Fouriera i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji | 1 |
| T-W-10 | Transformacja falkowa i zastosowane do filtracji, kodowania, interpolacji, odszumiania | 1 |
| T-W-11 | Kompresja stratna obrazu: JPEG i JPEG2000 | 1 |
| T-W-12 | Cechy niskopoziomowe obrazu: kolor, tekstura, kształt | 2 |
| T-W-13 | Wykrywanie obiektów na scenie: cechy HOG, LBP, Haara, wierzchołki, punkty charakterystyczne | 2 |
| T-W-14 | Ocena jakości obrazu | 1 |
| T-W-15 | Frameworki w przetwarzaniu obrazów na przykładzie OpenCV, PIL i dlib | 1 |
| 18 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w zajęciach | 18 |
| A-L-2 | Samodzielna realizacja zadań laboratoryjnych (uzupełniająca) | 28 |
| A-L-3 | Udzial w konsultacjach | 2 |
| A-L-4 | Zaliczenie | 2 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 18 |
| A-W-2 | Samodzielne studiowanie zagadnień przezentowanych na wykładach | 20 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia wykładu | 4 |
| A-W-4 | Udział w konsultacjach | 5 |
| A-W-5 | Zaliczenie wykładu | 2 |
| 49 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | metoda podająca - wykład informacyjny |
| M-2 | metoda aktywizująca - metoda przypadków |
| M-3 | metoda programowana - z użyciem komputera |
| M-4 | metoda praktyczna - pokaz |
| M-5 | metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne |
| M-6 | metoda praktyczna - metoda projektów |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: ocenie podjega sposób realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: ocena zostanie wystawiona na podstawie analizy ocen cząstkowych z poszczególnych zadań laboratoryjnych |
| S-3 | Ocena podsumowująca: zaliczenie w formie testu pisemnego |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_D01.07.1_W01 Student posiada wiedzę z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji | I_1A_W03, I_1A_W09 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-14, T-W-15, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-13, T-L-14, T-L-15 | M-1, M-4, M-5 | S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_D01.07.1_U01 Student posiada umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji | I_1A_U03, I_1A_U05 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-14, T-W-15, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-13, T-L-14, T-L-15 | M-5 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_D01.07.1_K01 Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu | I_1A_K01, I_1A_K02 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-14, T-W-15, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-12, T-L-13, T-L-14, T-L-15 | M-1, M-4, M-5 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_D01.07.1_W01 Student posiada wiedzę z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji | 2,0 | niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej |
| 3,0 | student posiada wiedzę dotyczącą prostych algorytmów przetwarzania obrazów | |
| 3,5 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów przetwarzania obrazów | |
| 4,0 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać | |
| 4,5 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkac | |
| 5,0 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkach a także potrafi zaproponować konkretne rozwiązania w zależności od początkowych założeń |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_D01.07.1_U01 Student posiada umiejętności z zakresu przetwarzania obrazów cyfrowych w zadaniach praktycznych, tj. pozyskiwaniu obrazów, poprawie ich jakości obiektywnej i subiektywnej, kodowaniu, kompresji oraz segmentacji | 2,0 | niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej |
| 3,0 | Student potrafi wymienić i zrealizować proste algorytmy przetwarzania obrazów | |
| 3,5 | Student potrafi zrealizować średniozaawansowane algorytmy przetwarzania obrazów | |
| 4,0 | Student potrafi zrealizować zaawansowane algorytmy przetwarzania obrazów | |
| 4,5 | Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy przetwarzania obrazów uwzględniając proste warunki początkowe | |
| 5,0 | Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy przetwarzania obrazów uwzględniając zaawansowane warunki początkowe |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_D01.07.1_K01 Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu | 2,0 | niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej |
| 3,0 | student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizowac postawione zadania | |
| 3,5 | student czuje potrzebę zwiekszania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach realizacji zadania | |
| 4,0 | student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie | |
| 4,5 | student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedzą a także potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania | |
| 5,0 | student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania ora w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań |
Literatura podstawowa
- 1. R. C. Gonzalez, P. Wintz, Digital Image Processing, Addison Wesley Publ. Comp., Reading, MA., 1987, drugie
- I. Pitas, Digital Image Processing Algorithms, Prentice Hall, New York, 1993
- T.Pavlidis, Grafika i Przetwarzanie Obrazów, WNT, Warszawa, 1987
- A.K.Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall International, 1990
Literatura dodatkowa
- 5. A.Bovik (ed.), Handbook of Video & Image Processing, Academic Press, London, 2000