Analiza obrazów 1100-3BF11
Przedmiot składa się z serii praktycznych ćwiczeń dotyczących wydobywania informacji z obrazów. Opracowywanym materiałem są obrazy medyczne, zdjęcia mikroskopowe, fotografie i filmy zebrane w ciągu ostatnich lat pracy badawczej w Zakładzie Fizyki Medycznej. Jako narzędzia do wykonywania ćwiczeń wykorzystywane są biblioteki języka Python oraz program do analizy obrazów ImageJ.
Tematyka:
1. Formaty cyfrowego zapisu obrazów, w tym DICOM. Obrazy 2D i 3D.
2. Program ImageJ oraz biblioteki do analizy obrazów w języku Python
3. Histogram jasności pikseli. Modyfikacja jasności i kontrastu.
4. Częstość przestrzenna i rozdzielczość. Filtrowanie częstościowe.
5. Sposoby na szum i artefakty aparaturowe na obrazie.
6. Klasyczne sposoby parametryzacji, klasyfikacji lub segmentacji obrazu.
7. Głębokie konwolucyjne sieci neuronowe.
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
WIEDZA
Student zna podstawowe pojęcia stosowane w analizie obrazu.
Student rozumie działanie podstawowych algorytmów stosowanych w analizie i przetwarzaniu obrazów.
UMIEJĘTNOŚCI
Student potrafi zastosować odpowiednie narzędzie programistyczne, aby z obrazu wydobyć informacje niewidoczne w bezpośredniej analizie wzrokowej.
Student potrafi zautomatyzować czasochłonne zadanie związane z analizą jednego lub wielu obrazów.
Kryteria oceniania
Wymagana obecność na ćwiczeniach, możliwe dwie nieusprawiedliwione nieobecności.
Zaliczenie odbywa się na podstawie wykonania samodzielnie 6 zadań omówionych w trakcie zajęć (60% oceny) oraz końcowego testu podsumowującego zdobytą wiedzę i umiejętności (40% oceny).
Praktyki zawodowe
brak
Literatura
In English:
ImageJ principles: https://imagej.nih.gov/ij/docs/examples/index.html
Free handbook in pdf: Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: