Бакалавърски програми - Каталог 2022/2023 | Мрежови технологии (на английски език) | DSCM026

DSCM026 Обработка на изображения и разпознаване на образи

Анотация:

Курсът е предназначен за студенти към програмата, които имат интереси към дисциплините в областта на информатиката, които са обект на научен интерес и изследвания. Въпреки дълбоките теоретични основи на разпознаването на образи в различни полета от математиката, курсът е предвиден като набор от практически упражнения, които да илюстрират основни методи и подходи. Целта е да се разгледат алгоритми за обработка на изображения, извличане на графични признаци, вероятностни и детерминистични методи за разпознаване на образи, в които обучаемият да може да вникне, реализира и тества. Примерите към курса се реализират основно на програмния език C++.

прочети още
Към курсовете на програмата График Виртуално обучение
Мрежови технологии (на английски език)

Преподавател(и):

доц. Ласко Ласков  д-р

Описание на курса:

Компетенции:

Успешно завършилите курса студенти:

1) знаят:

• основни алгоритми за почистване на изображения от шум;

• основни методи за извличане на графични признаци от изображения;

• класификатори на Бейс;

• основи на невроните мрежи.

2) могат:

• да реализират основни методи за обработка на изображения и разпознаване на образи;

• да реализират компютърни програми в облатта на разпознаване на образи;

• да проектират и тестват собствени подходи за разпознаване на образи.
Предварителни изисквания:
Студентите да имат знания и/или умения:

• опит с компютърното програмиране;

• процедурно програмиране със C/C++; обектно-ориентирано програмиране със C++ или Java;

• основно понятие от базите от данни;

• знания по основи на алгоритмите и структурите от данни;

• работа с операционната система Linux и набора ор компилатори GCC.

Форми на провеждане:
Редовен

Учебни форми:
Лекция

Език, на който се води курса:
Български

Теми, които се разглеждат в курса:

  1. Въведение в цифровите изображения. Входни и изходни операции.
  2. Основи на цифровите изображения. Основни взаимовръзки между пикселите.
  3. Преобразувания на интензитета и филтрация в обектното пространство.
  4. Честотно пространство и филтрация в честотното пространство.
  5. Възстановяване на изображението и реконструкция.
  6. Обработка на цвят в изображенията.
  7. Wavelet трансформации.
  8. Сегментация.
  9. Извличане на признаци.
  10. Класификация и класове на класификация.
  11. Статистически методи за класификация, класификатор на Бейс.
  12. Невронни мрежи.

Литература по темите:

• Duda, Richard O., Peter E. Hart, and David G. Stork. Pattern classification. 2nd ed. New York, NY: Wiley, 2001. ISBN: 0471056693.

• Gonzalez, R. and Richard Woods, Digital Image Processing, 4th ed., Pearson, 2017, ISBN13: 9781292223049, ISBN10: 1292223049.

• Gonzalez, R., R. Woods, S. Eddins, Digital Image Processing using MATLAB, 2nd ed., Mc Graw Hill India, 2010, ISBN-10: 0070702624, ISBN-13: 978-0070702622.