Subject
Дигитално процесирање на слика
| 1. | Course Title |
Дигитално процесирање на слика Digital image processing |
||||||||||||
| 2. | Code | F23L2S095 | ||||||||||||
| 3. | Study Programme | — | ||||||||||||
| 4. | Organizer of the study programme (unit, institute, department or division) | Faculty of Computer Science and Engineering | ||||||||||||
| 5. | Degree level (first, second, third cycle) | Прв циклус | ||||||||||||
| 6. | Academic year / semester | 4 / Летен | ||||||||||||
| 7. | Number of ECTS credits | 6 | ||||||||||||
| 8. | Teacher | Андреа Кулаков, Ивица Димитровски | ||||||||||||
| 9. | Prerequisites for enrolling in the course | Дсикретна математика или Дискретни структури 2 или Математика 2 или Избрани теми од математика | ||||||||||||
| 10. | Objectives of the course programme (competences) | По завршување на курсот се очекува студентот да ги владее и користи основните алатки и методи за обработка на слики. | ||||||||||||
| 11. | Course content | Предавања: 1. Историски преглед; Видови на слики и уреди за креирање на слики; Приказ на слики; Дигитални слики и пиксели; Компоненти на боја; Преглед на апликации и примери за дигитална обработка на слики; Дигитализација на слика: 2-D семплирање и реконструкција; квантизација; дигитализација; Вовед во OpenCV и Python; Основни операции со слики 2. Трансформации на ниво на пиксели во слики; Хистограм на слики; Констраст и гама на слика; Израмнување на хистограми; Адаптивнио израмнување на хистограми; Простор на бои. 3. Линеарни филтри и конволуција; Измазнување и изострување на слика. 4. Детекција на рабови: методи базирани на градиентот, методи засновани на лапласијанот; спојување на рабови; Сегаментација на слика: сегментација базирана на прагови; сегментација базирана на региони. 5. Морфолошки операции над слика: дилатација/ерозија; отворање/затворање; екстракција на граница; пополнување на региони; екстракција на поврзани компоненти; истенчување; здебелување; скелетонизација. 6. 2-D Фуриеова трансформација и особини. Вејвлети и мултирезолуциско процесирање. Темплејти и пирамиди на слики. 7. Компресија на слика. 8. Детекација на форми во слика и анализа на контури. 9. Извлекување на визуелни карактеристики од слики. Детекација на клучни точки. Речник од визуелни зборови. Панорамски слики. 10. Примена на алгоритми за обработка на слики. 11. Примена на алгоритми за обработка на слики . Вежби: 1. Инсталација и конфигурација на OpenCV и Python; Основни операции во OpenCV и Python 2. Практични примери за трансформации на вредностите на пикселите во слика, пресметување на хистограми и манипулација со контрастот на сликите. 3. Практични примери во OpenCV и Python. 4. Практични примери во OpenCV и Python. 5. Практични примери во OpenCV и Python. 6. Практични примери во OpenCV и Python. 7. Практични примери во OpenCV и Python. 8. Практични примери во OpenCV и Python. 9. Практични примери во OpenCV и Python. 10. Практични примери во OpenCV и Python. 11. Практични примери во OpenCV и Python. |
||||||||||||
| 12. | Learning methods | Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации). | ||||||||||||
| 13. | Total available time | 6 ECTS x 30 hours = 180 hours | ||||||||||||
| 14. | Distribution of available time | 30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 часа | ||||||||||||
| 15. | Forms of teaching activities |
|
||||||||||||
| 16. | Other forms of activities |
|
||||||||||||
| 17. | Assessment method |
|
||||||||||||
| 18. | Grading criteria (points / grade) |
|
||||||||||||
| 19. | Requirement for obtaining a signature and taking the final exam | completed activities 15.1 and 15.2 | ||||||||||||
| 20. | Language of instruction | Macedonian and English | ||||||||||||
| 21. | Method for monitoring the quality of teaching | internal evaluation and survey mechanism | ||||||||||||
| 22. | Literature |
|
