F7PMBZAO, F7PMIMA Zpracování a analýza obrazu
-
F7PMBZAO (Zpracování a analýza obrazu ) je určen pro magisterský program Biomedicínské inženýrství (povinný předmět, rozsah 2+2, 5 kreditů, 1. semestr, nástup ke studiu v 2020/2021).
-
F7PMIMA (Image analysis, v angličtině) pro program Biomedicínská a klinická informatika, obor Softwarové technologie, 3. semestr (rozsah 2+2, 6 kreditů, 3. semestr nástup ke studiu od 2019/2020 i od 2020/2021).
Oba předměty mají společnou přednášku.
Způsob zakončení | zápočet, zkouška |
Semestr | zimní |
Rozsah | 2+2 |
Kredity | 5 |
Forma studia | prezenční |
Garant | Prof. Ing. Václav Hlaváč, CSc., FEL, Ing. Zoltán Szabó, PhD. |
Katedra | Katedra biomedicínské techniky (zodpovídá za předmět) |
Anotace
Cílem předmětu je seznámit studenty s metodami zpracování a analýzy obrazu. Předmět studenty naučí, jak se zpracovávají a analyzují obrazy počítačem. Vysvětlíme metody digitálního zpracování obrazu, kdy nemáme sémantickou znalost o obsahu obrazu. Dále budeme studovat postupy analýzy obrazu, kdy podle sémantiky umíme segmentovat objekty od pozadí, popsat je příznaky a rozpoznat je. Navážeme na studentovy znalosti z matematické analýzy, lineární algebry a teorie signálů.
Přednášky
Přednášky jsou ve čtvrtek od 10:00 do 11:50, a to vzdáleně prostřednictvím Microsoft Teams v kanálu. Tak to bude po dobu COVID-19 omezení.
prof. Ing. Václav Hlaváč, CSc., vaclav.hlavac@cvut.cz, Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky ČVUT, Praha 6, Dejvice, Jugosláváských partyzánů 1580/3, místnost JP:B-610
Doc. Ing. Zoltán Szabó, Ph.D, szabo@fbmi.cvut.cz, katedra biomedicínské informatiky FBMI ČVUT (v případě, kdyby V. Hlaváč nemohl výjimečně přednášet)
Osnova přednášek
Stránka cvičení
- Cvičení pro předmět F7PMBZAO vede Ing. Marek Piorecký z katedry biomedicínské techniky FBMI a Ing. Jan Štrobl z katedry biomedicínské techniky FBMI. Místo stránek cvičení cvičící provizorně odkazuje na popis předmětu.
- Cvičení pro předmět F7PMIMA
vedou Ing. Jan Tesař a Ing. Ondřej Dvorský z katedry
biomedicínské techniky FBMI. Místo stránek cvičení cvičící
provizorně odkazuje na
popis
předmětu.
Zkouška a její hodnocení
- Zkoušeni mohou být jen ti studenti, kteří mají nárok na zápočet ze cvičení.
- Zkouška má dvě části, písemnou a ústní. Písemka ověřuje rámcovou orientaci studenta v předmětu. V písemné části student odpovídá na typicky šest otázek, které budou vybrány ze seznamu otázek. (otázky může přednášející mírně měnit do konce prosince 2019). Otázky pro konkrétní zkoušku jsou vybírány náhodně. Student má na napsání písemky 30 minut. Celkem lze z písemky získat maximálně 30 bodů.
- Ústní část zkoušky následuje po opravě
písemek. Ústní část zkoušky probíhá nad vědeckým článkem mladším
než pět let z renomovaného časopisu (seznam následuje) a
vztahujícím se k předmětu. Student si sám článek v angličtině
vybere, vytiskne, přečte a svoje poznámky při čtení zapisuje do
vytištěné verze. Svůj výtisk s poznámkami si student přinese ke
zkoušce. Ústní část zkoušky je navržena tak, aby si student sám
zvolil oblast, v níž může probíhat hlubší diskuse mezi
zkoušejícím a studentem vztahující se k předmětu.
Seznam časopisů, z nichž studenti mají vybrat článek: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transaction on Medical Imaging, International Journal on Computer Vision, Medical Image Analysis. Prosím, nenoste články, jejichž jádrem je použití konvolučních neuronových sítí. Stát platí univerzitám elektronický přístup, časopisy hledejte přes https://dialog.cvut.cz/ - Výsledná známka se určí součtem bodů ze cvičení (max. 40 bodů), písemné části (max. 30 bodů) a ústní části (max. 30 bodů).
- Celkový počet dosažitelných bodů je tedy 100. A 100-90 bodů, B 89-80 bodů, C 79-70 bodů, D 69-60 bodů, E 59-50 bodů, F < 50 bodů.
Doporučená literatura
- Hlaváč V., Sedláček M.: Zpracování signálů a obrazů, skriptum FEL ČVUT, Vydavatelství ČVUT, Praha 2009.
- Šonka M., Hlaváč V., Boyle R.: Image, processing, analysis and machine vision, Cengage Learning;, Canada, 4th edition, 2015, 912 pages, ISBN-13: 978-1133593607.
- Svoboda T., Kybic J., Hlaváč V.: Image Processing, Analysis and Machine Vision – A MATLAB Companion. Thomson, Toronto, Canada, 1 edition, 2007.
- Szeliski R.: Computer Vision: Algorithms and Application, Springer, Berlin, 2010. 812 p. The book draft is freely available for download.
- Karu Z.Z.: Signals and Systems Made Ridiculously Easy, ZiZi Press, Cambridge, MA, USA, 2001, (možno stáhnout naskenovanou). Velmi útlou knihu doporučuji těm, kdo neprošli kursem zpracování signálů, ale i těm, kdo si chtějí upevnit základ nepříliš formálním čtením.