Opis predmeta
Človeški vid: struktura očesa, nastanek slike, prilagajanje svetlobi, prostoru in sceni, prostorska in svetlostna ločljivost, zaznavanje barv, optične prevare, interpretacija in razumevanje slik.
Digitalne slike in videi: predstavitve in definicije, prostorsko in časovno vzorčenje ter kvantizacija vrednosti, vrste in načini pridobivanja slik, parametri kakovosti.
Prikazovanje in manipulacija slik in videov: prikazovanje sivinskih, barvnih in večdimenzionalnih slik in videov s pomočjo prerezov in projekcij, upodabljanje površine in volumna, interpolacija in decimacija, sivinske in geometrijske preslikave, aritmetične operacije.
Zgoščevanje slik in videov: osnove zgoščevanja, redundanca kodiranja, prostorska in časovna redundanca, nepomembna informacija, merjenje informacije in kakovosti, sistemi za zgoščevanje, formati in standardi za zgoščevanje.
Obdelava, obnova in analiza: filtriranje in obnavljanje kakovosti, morfološka obdelava slik, obdelava barvnih slik, osnovni postopki za razgradnjo, kvantitativno vrednotenje in razumevanje slikovne vsebine.
Uporaba slikovnih podatkov: na različnih področjih v vsakdanjem življenju, industriji in biomedicini za pridobivanje večdimenzionalnih informacij o prostoru, objektih in subjektih.
Cilji in kompetence
Spoznati lastnosti človeškega vida, načine pridobivanja digitalnih slikovnih podatkov ter postopke za njihovo prikazovanje, manipulacijo, zgoščevanje, obdelavo in uporabo v vsakdanjem življenju, industriji in biomedicini.
Metode poučevanja in učenja
Teoretične osnove, postopke in primere uporabe študentje spoznajo na predavanjih, praktična znanja pa pridobijo z reševanjem nalog na laboratorijskih vajah.
Predvideni študijski rezultati
Po uspešno opravljenem modulu naj bi bili študenti zmožni:
- definirati osnovne lastnosti človeškega vida
- razložiti postopke za prikazovanje digitalnih slikovnih podatkov
- obdelovati digitalne slike z osebnim računalnikom
- analizirati digitalne slike z osebnim računalnikom
- vrednotiti kakovost digitalnih slik
- opisati osnovne gradnike zgoščevalnikov slik
- pojasniti uporabno vrednost in informacijsko vsebino slik
Reference nosilca
1. Bulat Ibragimov, Boštjan Likar, Franjo Pernuš in Tomaž Vrtovec, Shape representation for efficient landmark-based segmentation in 3D, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2014.
2. Jaka Katrašnik, Franjo Pernuš in Boštjan Likar, A method for characterizing illumination systems for hyperspectral imaging, Optics Express, 21(4):4841-4853, 2013.
3. Miha Možina, Dejan Tomaževič, Franjo Pernuš in Boštjan Likar, Automated visual inspection of imprint quality of pharmaceutical tablets, Machine Vision and Applications, 24(1):66-73, 2013.
4. Primož Markelj, Dejan Tomaževič, Boštjan Likar in Franjo Pernuš, A review of 3D/2D registration methods for image-guided interventions, Medical Image Analysis, 16(3):642-661, 2012.
5. Žiga Špiclin, Boštjan Likar in Franjo Pernuš, Groupwise registration of multi-modal images by an efficient joint entropy minimization scheme, IEEE Transactions on Image Processing, 21(5):2546-2558, 2012.
Temeljni viri in literatura
1. R.C. Gonzalez, R.E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 3rd edition, 2008.
2. B. Likar, Biomedicinska slikovna informatika in diagnostika, Založba FE in FRI, 1. izdaja, 2008.
3. Elektronsko gradivo – prosojnice predavanj in navodila za vaje: http://lit.fe.uni-lj.si/SI
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana