Procesarea Imaginilor si Computer Vision

• anul IV, semestrul 2, Calculatoare+Tehnologia Informatiei, C2/S0/L2/P0  

I. Programa analiticã a cursului

1. Tendinte actuale in procesarea imaginilor. Introducere.
2. Modificarea de histogramã. Modificarea ne-adaptivã a histogramei. Modificarea adaptivã a histograme. Îmbunãtãtirea adaptivã cu respectarea directiilor formelor.
3. Curãtirea zgomotului. Procesare Fourier.
4. Accentuarea contururilor. Accentuarea liniarã a marginilor. Accentuare prin diferentiere statisticã.
5. Metode actuale de detectie de contur. Generarea derivatei de ordinul al doilea direcþionalã. Detectia de contur bazatã pe filtrul Gabor. Alte metode de detectie de contur.
6. Metode moderne de segmentare a imaginilor. Introducere. Segmentare prin thresholding. Fixarea pragului de binarizare. Praguri multiple de binarizare. Metode adaptive de binarizare. Criteriul entropiei maxime. Criteriul corelatiei maxime. Alte metode de thresholding.
7. Contururi active - "snakes". Algoritmul clasic. Dezvoltãri ale metodei contururilor active. Tehnici moderne de segmentare folosind contururi active.
8. Segmentarea bazatã pe region growing. Uniunea regiunilor. Divizarea si uniunea regiunilor. Region Growing.
9. Transformata Aruha pentru segmentarea imaginilor.
10. Analiza miscãrii. Fazele analizei miscãrii. Elemente ale analizei miscãrii. Metode de analizã a miscãrii
11. Fluxul optic. Câmpul de vitezã bidimensional si fluxul optic. Modelul fotometric. Modelul geometric. Estimarea globalã si localã a fluxului optic.
12. Tehnici de estimare localã a miscãrii. Tehnici bazate pe region matching. Tehnici bazate pe gradient. Calculul fluxului optic prin metoda relaxãrii dintr-o pereche de imagini. Calculul fluxului optic dintr-o secventã de imagini. Algoritmi iterativi. Metode bazate pe analiza frecventelor. Tehnici bazate pe urmãrirea trãsãturilor.
13. Block matching. Algoritm block matching ierarhic. Algoritmi de reducere a complexitãtii cãutãrii. Cãutarea în trei pasi. Cãutarea logaritmicã 2-D. Cãutare cu cresterea acuratetii. Cãutarea ortogonalã. Cãutarea în X sau în cruce. Noua cãutare în trei pasi. Cãutare în patru pasi. Cãutarea gradient descent.

II. Programa analiticã a lucrãrilor de laborator

1. Aplicatia Robot Vision. Prezentarea aplicatiei. Prezentarea blocurilor si modulelor de procesare. Realizarea unei achizitii si prelucrari de imagine.
2. Realizarea unui program de modificare de histograma.
3. Dezvoltarea unei aplicatii de filtrare de zgomot.
4. Accentuarea contururilor. Realizarea unui modul de accentuare prin diferentiere statistica.
5. Metode de detectie de contur. Filtre de convolutie de ordinul intii.
6. Filtrul lui Gabor. Dezvoltarea unui modul in programul cadru.
7. Tehnici de segmentare. Fixarea pragului de segmentare. Metode adaptive.
8. Segmentarea prin region growing. Algoritm recusiv de segmentare.
9. Tehnici de segmentare bazate pe fluxul optic.
10. Detectia miscarii prin block matching.
11. Dezvoltarea de algoritmi pentru reducerea complexitatii de cautare.
12. Detectia miscarii folosind tehnica blob-urilor.
13. Test final al activitatii de laborator. Recapitulare. Recuperarea unor lucrãri de laborator.

Indrumarul lucrarilor de laborator (.pdf)

Slide-urile cursului:

Cursul 1 (.pdf)
Cursul 2 (.pdf)
Cursul 3 (.pdf)
Cursul 4 (.pdf)
Cursul 5 (.pdf)
Cursul 6 (.pdf)
Cursul 7 (.pdf)
Cursul 8 (.pdf)
Cursul 9 (.pdf)
Cursul 10 (.pdf)

(update part 1, part 2, part 3)

Temele proiectelor (la alegere):

Filtrarea homomorfica a unei imagini (site1)
Egalizarea adaptiva a histogramei (.doc) (site1)
Operatii morfologice asupra imaginii (scheletizarea) (.doc) (site1)
Detectia de contur cu ajutorul Laplacian-ului. Detectia trecerilor prin zero (site1)
Transformata Hough (.doc) (site1) (site2) (site3)
Urmarirea unui contur (.doc)
Tehnici de morphing (site1)
Segmentare prin thresholding (metoda nesupervizata) (.doc)
Segmentare prin Watershed (.doc)
Segmentarea prin split-and-merge (.doc)
Colorarea blob-urilor (site1)
Reconoasterea obiectelor de o anumita forma (triunghiulara, dreptunghiulara)
Detectia texturilor (site1)
Reintregirea contururilor incomplete (.doc)
Detectia celulelor dintr-o imagine si clasificarea acestora
Metode de clasificare (site1)

Predarea proiectelor se face astfel:

• Sursele se verifica la laborator de catre asist. Arpad Gellert (se atribuie nota).
• Se realizeaza o descriere a problemei si solutiei in Word, pe parcursul a 6 pagini (A4, font Times N Roman 12 pct, distanta dintre rinduri 1, margini Top 2, Bottom 2, Left 2.5, Right 2), ce se prezinta si in cadrul a 7 slide-uri PowerPoint. Pentru realizarea prezentarii in PowerPoint, urmati instructiunile de aici. Arhiva continand sursele, fisierul text si prezentarea se trimite pe adresa computer.vision@ulbsibiu.ro.

Trimiterea acestora, fara a fi prezentate la laborator, descalifica studentul. Se va verifica autenticitatea si unicitatea lucrarilor. Sursele vor fi verificate prin File-Compare. Proiectele a caror functionalitate nu a fost demonstrata, se vor reface si vor trebui predate in sesiunea de restante. Algoritmul de calcul al notei finale: (0.5*Nota_proiect+ 0.25*Nota_laborator+ 0.25*Nota_prezentare)*0.5+0.5*Nota_Examen.

Pentru rezultatele la examen va rog sa va logati pe interfata sistemului UMS aici.

Imagini de test:

airplane (.bmp), baboon (.bmp), cameraman (.bmp), lena (.bmp), peepers (.bmp), secventa hamburg taxi (.rar), alte imagini de test (site)

Bibliografie:

Remus Brad - Procesarea imaginilor si elemente de computer vision, Editura Universitatii "Lucian Blaga", Sibiu 2003, ISBN 973-651-739-X Sergiu Nedevschi, Procesare de imagine si recunoasterea formelor, Editura Albastra, Cluj-Napoca 1998 Aurel Vlaicu, Procesarea imaginilor, Editura Albastra, Cluj-Napoca 1997 M. Sonka, V. Hlavac and R. Boyle, Image Processing, Analysis and Computer Vision, International Thomson Computer Press, 1996 R.C. Gonzalez and R.E. Woods, Digital Image Processing, Addison-Wesley Publishing, 1992