Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
Sylabus przedmiotu Przetwarzanie obrazów:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
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 uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się 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-13, T-W-6, T-W-12, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-14, T-W-15, T-W-11, T-W-8, T-W-1, T-L-12, T-L-13, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-9, T-L-11, T-L-10, T-L-2, T-L-4, T-L-8, T-L-5, T-L-7, T-L-15, T-L-14 | M-1, M-4, M-5 | S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się 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-13, T-W-6, T-W-12, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-14, T-W-15, T-W-11, T-W-8, T-W-1, T-L-12, T-L-13, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-9, T-L-11, T-L-10, T-L-2, T-L-4, T-L-8, T-L-5, T-L-7, T-L-15, T-L-14 | M-5 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się 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-13, T-W-6, T-W-12, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-14, T-W-15, T-W-11, T-W-8, T-W-1, T-L-12, T-L-13, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-9, T-L-11, T-L-10, T-L-2, T-L-4, T-L-8, T-L-5, T-L-7, T-L-15, T-L-14 | M-1, M-4, M-5 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | 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 zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów | |
4,0 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać | |
4,5 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów przetwarzania obrazów i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkac | |
5,0 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych 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 uczenia się | 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 uczenia się | 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
- Kuchariew G., Przetwarzanie i analiza obrazów cyfrowych, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 1998
Literatura dodatkowa
- 5. A.Bovik (ed.), Handbook of Video & Image Processing, Academic Press, London, 2000
- Borawski M., Rachunek wektorowy w przetwarzaniu obrazów, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2007
- Borawski M., Rachunek wektorowy z arytmetką przyrostów w przetwarzaniu obrazów, PWN, Warszawa, 2012