ZUT - Polska Rama Kwalifikacji / Rok 2025/2026 / Wydział Elektryczny / Teleinformatyka (S1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Analiza obrazów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Teleinformatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Analiza obrazów
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny	Krzysztof Okarma <Krzysztof.Okarma@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Kamil Maliński <kamil.malinski@zut.edu.pl>, Mateusz Tecław <Mateusz.Teclaw@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	5,0	ECTS (formy)	5,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	5	30	2,6	0,38	zaliczenie
wykłady	W	5	30	2,4	0,62	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość metod przetwarzania obrazów z zakresu modułu "Przetwarzanie obrazów"

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
C-2	Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Binaryzacja. Wpływ modelu barw.	3
T-L-2	Ocena wyników binaryzacji obrazów	3
T-L-3	Ekstrakcja parametrów geometrycznych na obrazach binarnych	4
T-L-4	Złożone operacje morfologiczne	3
T-L-5	Współczynniki kształtu i niezmienniki momentowe dla obrazów binarnych	3
T-L-6	Analiza cech tekstur	2
T-L-7	Segmentacja obrazów kolorowych	3
T-L-8	Ocena podobieństwa i jakości obrazów	4
T-L-9	Indeksacja obrazów	3
T-L-10	Zaliczenie praktyczne laboratorium	2
		30
wykłady
T-W-1	Metody binaryzacji obrazów - globalne, histogramowe, adaptacyjne, blokowe.	3
T-W-2	Algorytmy segmentacji obrazu.	3
T-W-3	Techniki indeksacji obrazu.	2
T-W-4	Metody analizy obrazów binarnych.	3
T-W-5	Ekstrakcja geometrycznych cech obrazu.	3
T-W-6	Metody oceny jakości obrazów.	3
T-W-7	Deskryptory kształtu i tekstur. Ocena podobieństwa obrazów i tekstur.	3
T-W-8	Wizyjne metody oceny jakości powierzchni na przykładzie wydruków 3D.	3
T-W-9	Techniki skanowania trójwymiarowego, fotogrametria.	2
T-W-10	Kalibracja kamer, zniekształcenia geometryczne i ich korekcja.	2
T-W-11	Metody pomiarów w oparciu o analizę obrazu cyfrowego. Zaliczenie wykładów.	3
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
A-L-2	Samodzielne wykonywanie zadań (zadania domowe)	20
A-L-3	Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych.	13
A-L-4	Konsultacje	2
		65
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
A-W-2	Samodzielna praca z literaturą.	15
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia.	15
		60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Podająca - wykład informacyjny
M-2	Praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Na podstawie oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
S-2	Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego wykładów
S-3	Ocena podsumowująca: zaliczenie praktyczne przy komputerze

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
TI_1A_C26_W01 Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych.	TI_1A_W06, TI_1A_W04, TI_1A_W05	—	—	C-1, C-2	T-W-2, T-W-3, T-W-6, T-W-11, T-W-9, T-W-7, T-W-4, T-W-8, T-W-10, T-W-1, T-W-5	M-1	S-2
TI_1A_C26_W02 Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka, a także metody automatycznej oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki działania metod analizy obrazu	TI_1A_W06, TI_1A_W04, TI_1A_W05	—	—	C-1, C-2	T-W-6, T-W-9, T-W-7, T-W-8, T-W-10	M-1	S-2

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
TI_1A_C26_U01 Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, także dla urządzeń mobilnych.	TI_1A_U06, TI_1A_U09	—	—	C-1, C-2	T-L-8, T-L-7, T-L-2, T-L-1, T-L-9, T-L-5, T-L-10, T-L-6, T-L-4, T-L-3	M-2	S-1, S-3
TI_1A_C26_U02 Student potrafi ocenić wpływ jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów	TI_1A_U06, TI_1A_U09	—	—	C-1, C-2	T-L-8, T-L-7, T-L-2, T-L-10, T-L-6, T-L-3	M-2	S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
TI_1A_C26_W01 Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych.	2,0	Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% punktów na zaliczeniu pisemnym z zakresu znajomości technik analizy obrazu stosowanych w systemach wizyjnych.
	3,0	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	3,5	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	4,0	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	4,5	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	5,0	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
TI_1A_C26_W02 Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka, a także metody automatycznej oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki działania metod analizy obrazu	2,0	Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% punktów na zaliczeniu pisemnym z zakresu znajomości właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metod oceny jakości obrazów i jej wpływu na wyniki ich analizy.
	3,0	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	3,5	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	4,0	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	4,5	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	5,0	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
TI_1A_C26_U01 Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, także dla urządzeń mobilnych.	2,0	Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu umiejętności implementacji wybranych algorytmów analizy obrazu w wybranym środowisku w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	3,0	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 50-60% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	3,5	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 61-70% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	4,0	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 71-80% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	4,5	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 81-90% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	5,0	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 91-100% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
TI_1A_C26_U02 Student potrafi ocenić wpływ jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów	2,0	Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu umiejętności oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	3,0	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 50-60% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	3,5	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 61-70% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	4,0	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 71-80% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	4,5	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 81-90% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	5,0	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 91-100% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.

Literatura podstawowa

Tadeusiewicz R., Korohoda P., Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów., Wydawnictwo FPT., Kraków, 1997
Sankowski D. Morosov, W., Strzecha K., Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych, PWN, Warszawa, 2011
Wróbel Z., Koprowski R., Praktyka przetwarzania obrazów z zadaniami w programie Matlab, exit, 2012
Pratt W., Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Nowy Jork, 2012, 4

Literatura dodatkowa

Przelaskowski A., Kompresja danych: podstawy, metody bezstratne, kodery obrazów., Wydawnictwo BTC, Warszawa, 2005

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Binaryzacja. Wpływ modelu barw.	3
T-L-2	Ocena wyników binaryzacji obrazów	3
T-L-3	Ekstrakcja parametrów geometrycznych na obrazach binarnych	4
T-L-4	Złożone operacje morfologiczne	3
T-L-5	Współczynniki kształtu i niezmienniki momentowe dla obrazów binarnych	3
T-L-6	Analiza cech tekstur	2
T-L-7	Segmentacja obrazów kolorowych	3
T-L-8	Ocena podobieństwa i jakości obrazów	4
T-L-9	Indeksacja obrazów	3
T-L-10	Zaliczenie praktyczne laboratorium	2
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Metody binaryzacji obrazów - globalne, histogramowe, adaptacyjne, blokowe.	3
T-W-2	Algorytmy segmentacji obrazu.	3
T-W-3	Techniki indeksacji obrazu.	2
T-W-4	Metody analizy obrazów binarnych.	3
T-W-5	Ekstrakcja geometrycznych cech obrazu.	3
T-W-6	Metody oceny jakości obrazów.	3
T-W-7	Deskryptory kształtu i tekstur. Ocena podobieństwa obrazów i tekstur.	3
T-W-8	Wizyjne metody oceny jakości powierzchni na przykładzie wydruków 3D.	3
T-W-9	Techniki skanowania trójwymiarowego, fotogrametria.	2
T-W-10	Kalibracja kamer, zniekształcenia geometryczne i ich korekcja.	2
T-W-11	Metody pomiarów w oparciu o analizę obrazu cyfrowego. Zaliczenie wykładów.	3
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
A-L-2	Samodzielne wykonywanie zadań (zadania domowe)	20
A-L-3	Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych.	13
A-L-4	Konsultacje	2
		65

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
A-W-2	Samodzielna praca z literaturą.	15
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia.	15
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C26_W01	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_W06	Zna metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich w obszarze teleinformatyki.
	TI_1A_W04	Ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami w obszarze teleinformatyki.
	TI_1A_W05	Ma wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla kierunku teleinformatyka.
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.
Treści programowe	T-W-2	Algorytmy segmentacji obrazu.
	T-W-3	Techniki indeksacji obrazu.
	T-W-6	Metody oceny jakości obrazów.
	T-W-11	Metody pomiarów w oparciu o analizę obrazu cyfrowego. Zaliczenie wykładów.
	T-W-9	Techniki skanowania trójwymiarowego, fotogrametria.
	T-W-7	Deskryptory kształtu i tekstur. Ocena podobieństwa obrazów i tekstur.
	T-W-4	Metody analizy obrazów binarnych.
	T-W-8	Wizyjne metody oceny jakości powierzchni na przykładzie wydruków 3D.
	T-W-10	Kalibracja kamer, zniekształcenia geometryczne i ich korekcja.
	T-W-1	Metody binaryzacji obrazów - globalne, histogramowe, adaptacyjne, blokowe.
	T-W-5	Ekstrakcja geometrycznych cech obrazu.
Metody nauczania	M-1	Podająca - wykład informacyjny
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego wykładów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% punktów na zaliczeniu pisemnym z zakresu znajomości technik analizy obrazu stosowanych w systemach wizyjnych.
	3,0	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	3,5	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	4,0	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	4,5	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	5,0	Student zna techniki analizy obrazu stosowane w systemach wizyjnych, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C26_W02	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka, a także metody automatycznej oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki działania metod analizy obrazu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_W06	Zna metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich w obszarze teleinformatyki.
	TI_1A_W04	Ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami w obszarze teleinformatyki.
	TI_1A_W05	Ma wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla kierunku teleinformatyka.
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.
Treści programowe	T-W-6	Metody oceny jakości obrazów.
	T-W-9	Techniki skanowania trójwymiarowego, fotogrametria.
	T-W-7	Deskryptory kształtu i tekstur. Ocena podobieństwa obrazów i tekstur.
	T-W-8	Wizyjne metody oceny jakości powierzchni na przykładzie wydruków 3D.
	T-W-10	Kalibracja kamer, zniekształcenia geometryczne i ich korekcja.
Metody nauczania	M-1	Podająca - wykład informacyjny
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Na podstawie zaliczenia pisemnego wykładów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% punktów na zaliczeniu pisemnym z zakresu znajomości właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metod oceny jakości obrazów i jej wpływu na wyniki ich analizy.
	3,0	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	3,5	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	4,0	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	4,5	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.
	5,0	Student zna właściwości percepcji obrazu przez człowieka oraz metody oceny jakości obrazów i jej wpływ na wyniki ich analizy, dokumentując to uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% na zaliczeniu pisemnym z tego zakresu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C26_U01	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, także dla urządzeń mobilnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U06	Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U09	Potrafi dobrać właściwe metody i narzędzia do rozwiązywania różnych zadań w warunkach nie w pełni przewidywalnych.
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.
Treści programowe	T-L-8	Ocena podobieństwa i jakości obrazów
	T-L-7	Segmentacja obrazów kolorowych
	T-L-2	Ocena wyników binaryzacji obrazów
	T-L-1	Binaryzacja. Wpływ modelu barw.
	T-L-9	Indeksacja obrazów
	T-L-5	Współczynniki kształtu i niezmienniki momentowe dla obrazów binarnych
	T-L-10	Zaliczenie praktyczne laboratorium
	T-L-6	Analiza cech tekstur
	T-L-4	Złożone operacje morfologiczne
	T-L-3	Ekstrakcja parametrów geometrycznych na obrazach binarnych
Metody nauczania	M-2	Praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Na podstawie oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: zaliczenie praktyczne przy komputerze
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu umiejętności implementacji wybranych algorytmów analizy obrazu w wybranym środowisku w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	3,0	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 50-60% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	3,5	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 61-70% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	4,0	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 71-80% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	4,5	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 81-90% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	5,0	Student potrafi zaimplementować wybrane algorytmy analizy obrazu w wybranym środowisku, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 91-100% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	TI_1A_C26_U02	Student potrafi ocenić wpływ jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U06	Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	TI_1A_U09	Potrafi dobrać właściwe metody i narzędzia do rozwiązywania różnych zadań w warunkach nie w pełni przewidywalnych.
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z technikami komputerowej analizy obrazów.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności pozyskania informacji z obrazu cyfrowego w zależności od potrzeb.
Treści programowe	T-L-8	Ocena podobieństwa i jakości obrazów
	T-L-7	Segmentacja obrazów kolorowych
	T-L-2	Ocena wyników binaryzacji obrazów
	T-L-10	Zaliczenie praktyczne laboratorium
	T-L-6	Analiza cech tekstur
	T-L-3	Ekstrakcja parametrów geometrycznych na obrazach binarnych
Metody nauczania	M-2	Praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Na podstawie oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: zaliczenie praktyczne przy komputerze
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spełnia warunków otrzymania oceny dostatecznej, uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z zakresu umiejętności oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	3,0	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 50-60% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	3,5	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 61-70% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	4,0	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 71-80% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	4,5	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 81-90% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.
	5,0	Student potrafi dokonać oceny wpływu jakości obrazu na wyniki działania wybranych metod analizy obrazów, dokumentując to uzyskaniem łącznej punktacji w zakresie 91-100% w ramach oceny wykonanych ćwiczeń oraz zaliczenia praktycznego z tego zakresu.