Toto je tzv. shluknutý kurz. Skládá se z několika samostatných předmětů, které sdílejí výukové materiály, úkoly, testy apod. Níže si můžete zobrazit informace o jednotlivých předmětech tvořících tento shluk.

Moderní oblasti obrazové techniky a videotechniky - B2M37MOT

Hlavní kurz
Kredity 5
Semestry zimní
Zakončení zápočet a zkouška
Jazyk výuky čeština
Rozsah výuky 2P+2L
Anotace
Výklad je zaměřen na nejnovější oblasti obrazové techniky a videotechniky, které aplikačně prostupují téměř všechny oblasti technické praxe související s interakcí s lidským pozorovatelem. Významná část látky je věnována metodám zpracování obrazového signálu a hlavním hardwarovým i softwarovým funkčním blokům souvisejících systémů. Cílem laboratorních úloh je praktické procvičení pokročilých metod snímání, zpracování a reprodukce obrazové informace. Vzhledem k mimořádně rychlému rozvoji této oblasti je obsah přednášek průběžně inovován.
Cíle studia
Žádná data.
Osnovy přednášek
1. Lineární algebra pro zpracování vícerozměrných signálů, maticová reprezentace obrazu, spektrální reprezentace.
2. Multiškálové zpracování obrazu, pyramidální dekompozice, spojitá a diskrétní vlnková transformace.
3. Lidský vizuální systém, vlastnosti a modely.
4. Problematika reálných snímacích soustav a jejich přenosové vlastnosti.
5. Modelování obrazových signálů, základní modely šumu, metody rekonstrukce obrazu, potlačování šumu.
6. Superrozlišení (super-resolution), komprimované snímání (compressed sensing).
7. Snímání a reprodukce obrazu s vysokým dynamickým rozsahem (HDR).
8. Snímání a zpracování světelného pole, plenoptická kamera.
9. Paralelizace algoritmů zpracování obrazu, využití GPU.
10. Principy reprodukce 3D obrazu, stereoskopie, volumetrické zobrazování, digitální holografie.
11. Televizní systémy s vysokým rozlišením (HDTV, UHDTV), vysokým snímkovým kmitočtem (HFR) a rozšířeným barevným gamutem (WCG).
12. Projekční technika, záznam a reprodukce obrazu v digitální kinematografii (DCI).
13. Kolorimetrie v obrazové technice a správa barev.
14. Snímání a zpracování vědeckých obrazových dat v astronomii a biomedicíně.
Osnovy cvičení
1. Maticová reprezentace pro vícerozměrné obrazové signály. Spektrální reprezentace obrazu.
2. Subjektivní a objektivní metody pro hodnocení kvality obrazu.
3. Metody doostřování obrazu.
4. Metody superrozlišení (super-resolution) pro následné zpracování obrazu.
5. Snímání a přenos obrazu s vysokým dynamickým rozsahem (HDR). Zadání semestrálních projektů.
6. Snímání a přenos stereoskopického obrazu.
7. Paralelizace vybraných algoritmů zpracování obrazu, využití GPU.
8. Měření přenosových vlastností digitálního fotoaparátu.
9. Měření vlastností fotografických filtrů.
10. Měření parametrů obrazového snímače.
11. Snímání a předzpracování vědeckých obrazových dat v astronomii a biomedicíně.
12. Práce na semestrálních projektech.
13. Prezentace semestrálních projektů.
14. Zápočtový test, zápočty.
Literatura
[1] Gonzalez, R. C., Woods, R. E., Digital image processing, Upper Saddle River: Prentice-Hall, 2007.
[2] Gonzalez, R. C., Woods, R. E., Eddins, S. L., Digital image processing using MATLAB, Natick: Gatesmark, 2009.
[3] Woods, J. W., Multidimensional signal, image, and video processing and coding, Amsterdam: Academic Press, 2012.
[4] Milanfar, P., Super-resolution imaging, Boca Raton: CRC, 2011.
[5] Bovik, A. C., Handbook of image and video processing, Amsterdam: Elsevier, 2005.
[6] Cristobal, G., Schelkens, P., Thienpont, H., Optical and digital image processing: fundamentals and applications, Weinheim: Wiley, 2011.
[7] Dufaux, F., Pesquet-Popescu, B., Cagnazzo, M., Emerging technologies for 3D video: creation, coding, transmission and rendering, Chichester: Wiley, 2013.
[8] Mrak, M., Grgić, M, Kunt, M., High-quality visual experience: creation, processing and interactivity of high-resolution and high-dimensional video signals, Heidelberg: Springer, 2010.
[9] Reinhard, E., High dynamic range imaging: acquisition, display, and image-based lighting, Burlington: Morgan Kaufmann/Elsevier, 2010.
[10] Poynton, C., Digital video and HDTV algorithms and interfaces, Amsterdam: Morgan Kaufmann, 2003.
Požadavky
Předpokládá se znalost lineární algebry, matematické analýzy a analýzy signálů a soustav.

Moderní oblasti obrazové techniky a videotechniky - A0M37MOT

Kredity 5
Semestry letní
Zakončení klasifikovaný zápočet
Jazyk výuky čeština
Rozsah výuky 2+2L
Anotace
Předmět je zaměřen na nejnovější oblasti obrazové techniky a videotechniky, které
aplikačně prostupují téměř všechny oblasti technické praxe související s interakcí s
lidským pozorovatelem. Vzhledem k mimořádně rychlému rozvoji této oblasti je obsah
přednášek velmi rychle průběžně inovován. Předmět se zabývá hlavními funkčními bloky
těchto systémů ať již hardwarovými, tak i softwarovými. \\Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/A0M37MOT
Cíle studia
Students will learn advanced methods and technology of image technology including image processing, scanning and reproduction and optical methods of image processing.brazu.
Osnovy přednášek
1. Úvod, vývoj obrazové techniky a videotechniky
2. Problematika reálných snímacích soustav (CCD, CMOS)
3. Digitální fotografie - funkční bloky, zpracování obrazu
4. Zobrazovací systémy kamer a projektorů
5. Pokročilé metody komprese obrazu
6. Pokročilé metody rekonstrukce obrazu
7. Moderní metody záznamu a režijního zpracování videa
8. Speciální systémy pro reprodukci obrazu, 3D zobrazování
9. Televizní systémy s vysokým rozlišením (HDTV, UHDTV)
10. Osvětlovací a zábleskové systémy - typy, charakteristiky
11. Moderní technologie digitálního tisku, správa barev
12. Prezentační a projekční technika
13. Bezpečnostní a dohledové systémy
14. Obrazová technika v astronomii a biomedicíně
Osnovy cvičení
1. Úvod, výklad laboratorních úloh
2. Měření šumových parametrů kamery
3. Měření na bezpečnostním kamerovém systému
4. Měření rozlišovací schopnosti objektivu
5. Měření ve fotografickém studiu, parametry osvětlovacích soustav
6. Měření kolorimetrických parametrů a správa barev
7. Práce s barevným obrazem a videem v Matlabu
8. Implementace pokročilých algoritmů rekonstrukce obrazu
9. Ovládání videokamery z programového prostředí Matlab
10. Vyhodnocení rozlišovací schopnosti objektivu
11. Výpočet teploty chromatičnosti světelných zdrojů
12. Ztrátové kompresní metody obrazu a videa
13. Detekce pohybu ve videozáznamu
14. Zápočet, vyhodnocení projektů
Literatura
[1] Gonzales, R. C. Digital image processing, Upper Saddle River : Pearson, 2002.
[2] Bovik, A. Handbook of Image and Video Processing, Elsevier Academic Press, New York, 2005.
Požadavky
see moodle.kme.fel.cvut.cz