Računalniški vid

Opis predmeta

Predmet se začne z uvodom v cilje računalniškega vida, raziskuje sorodna področja, trende razvoja in uporabe. Nato prehaja na nastanek slike, kjer se obravnavajo osnovne lastnosti digitalnih slik, centralno projekcijski model kamere, kalibracija, korekcija distorzije, fotometrija in osvetlitev, ter razlike med človeškim vidom in zaznavanjem barv.

V delu o analizi slik pokrivamo teme filtriranja, operacij s histogrami, detekcije robov in oglišč, uporabe Houghove transformacije, analize povezanih komponent, morfološkega filtriranja, aktivnih modelov krivulj (kač), opisa oblike, slikovnih piramid, geometričnih transformacij, mer podobnosti, registracije slik in metode RANSAC.

Stereo vid zajema osnove stereo percepcije, primerjanje, modeliranje in kalibriranje stereo sistema, epipolarno geometrijo in strukturirano osvetlitev. Analiza gibanja se osredotoča na detekcijo gibanja, čas do dotika, optični tok in vizualno sledenje ponujajoč študentom celovit vpogled v različne aspekte računalniškega vida, od zajema in obdelave slik do interpretacije gibanja in stereo percepcije.

Predmet učimo na programih

Elektrotehnika 2. stopnja

Cilji in kompetence

Razumevanje osnovnih načel, tehnologij in teorije vidnega zaznavanja v inteligentnih sistemih avtomatike in robotike.

Metode poučevanja in učenja

Na predavanjih so predstavljene teoretične osnove obravnavanih poglavij skupaj s praktičnimi prikazi v jeziku Matlab ali C.

Praktično delo poteka v okviru laboratorijskih vaj. Te so zasnovane v obliki večih nalog, v katerih se študentje postopoma seznanjajo s posameznimi algoritmi računalniškega vida ter jih implementirajo ter preizkusijo. Skupino na vajah sestavljata dva ali trije študentje, rezultati pa so v obliki programske kode v jeziku Matlab. Po vsakem delu vaj študentje predstavijo svoje rezultate asistentu.

Predvideni študijski rezultati

Po uspešno opravljenem predmetu bi naj bili študenti zmožni:

Pojasniti koncept nastanka slike na senzorju digitalne kamere
Pojasniti koncept delovanja pogosto uporabljenih algoritmov računalniškega vida.
Izvesti kalibracijo kamer z orodji, ki se uporabljajo na področju računalniškega vida
Izbrati ustrezne osnovne algoritme računalniškega vida za izbran problem
Implementirati zmerno zahtevne algoritme računalniškega vida.
Izdelati zmerno zahtevne rešitve problemov strojnega vida, ki delujejo v kontroliranih pogojih

Temeljni viri in literatura

Forsyth, David A., in Jean Ponce. Computer Vision: A Modern Approach. 2nd ed., Pearson, cop. 2012. Boston [etc.]. ISBN 978-0-13-608592-8, 0-13-608592-X. COBISS.SI-ID: 10640724. Dostopno v knjižnici UL FE.
Trucco, Emanuele in Alessandro Verri. Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice Hall, cop. 1998, Upper Saddle River (New Jersey). ISBN 0-13-261108-2. COBISS.SI-ID: 1224276. Dostopno v knjižnici UL FE.