Обробка зображень

Освітня програма: Програмна інженерія

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Обробка зображень
Код дисципліни
ДВС.1.07
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Перший
Рік навчання
2023/2024
Семестр / Триместр
8 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
4
Результати навчання
ПРН01. Аналізувати, цілеспрямовано шукати і вибирати необхідні для вирішення професійних завдань інформаційно-довідникові ресурси і знання з урахуванням сучасних досягнень науки і техніки. ПРН25.1. Знати і застосовувати методи розробки алгоритмів, конструювання програмного забезпечення та структур даних і знань.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
Для успішного вивчення дисципліни «Обробка зображень» академічний рівень студента повинен відповідати наступним вимогам: 1. Знати: 1. Основи математичного аналізу, лінійної алгебри, дискретної математики, диференціальних рівнянь, дослідження операцій, чисельних методів. 2. Програмні засоби обробки зображень. 2. Вміти: 1. Застосовувати основні алгоритми по фільтрації, реставрації, розпізнаванню при обробці інформації. 2. Застосовувати алгоритми цифрової обробки інформації. 3. Володіти: 1. Навичками побудови, аналізу та застосування математичних методів при розв’язанні задач по обробці зображень.
Зміст навчальної дисципліни
Опанування методів та набуття теоретичних, практичних знань в галузі інформаційних технологій, що стосується цифрової обробки зображень. Обробка зображень стає обов’язковим інструментом при аналізі зображень у всіх областях прикладних наук. Засвоєння курсу дає змогу для нових міждисциплінарних взаємодій, об’єднуючи комп’ютерні науки з відповідними областями досліджень. У ході навчання студенти ознайомляться з основними алгоритмами цифрової обробки інформації, реставрації зображень, стиснення зображень та розпізнавання образів.
Рекомендована та необхідна література
1. William K. Pratt. Digital Image Processing. – Sun Microsystems, Inc. Mountain. View, California, 1991. 698 p. 2. Julius S. Bendat, Allan G. Piersol. Engineering Applications of Correlation and Spectral Analysis. – A Wiley-Interscience Publication John Wiley & Sons, 1980. 3. T.S. Huang Picture Processing and Digital Filtering. - Springer-Verlag New York, 1975, 275 p. 4. Tomas Holton. Digital Signal Processing. – Cambridge University Press, 2021, 1058 p. 5. Richard O. Duda, Peter E. Hart Pattern. Classification And Scene Analysis. – A Wiley-Interscience Publication John Wiley & Sons, 1973. 6. Steven W. Smith. Digital Signal Processing. – California Technical Publishing, 1999, 650 p. 7. Allan V. Oppenheim. Applications of Digital Signal Processing. – Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, 1978. – 534p. 8. Robert K. Otnes Loren Enochson. Applied Time Series Analysis. – A Wiley-Interscience Publication John Wiley & Sons, 1978.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, самостійна робота, опрацювання рекомендованої літератури, виконання домашніх завдань.
Методи та критерії оцінювання
Семестрове оцінювання: Максимальна кількість балів які можуть бути отримані студентом: 100 балів: 1. Контрольна робота №1: 50/30 балів. 2. Контрольна робота № 2: 50/30 балів. Підсумкове оцінювання (залік): - Залікові бали визначаються як сума оцінок/балів за всіма успішно оціненими результатами навчання передбачених даною програмою. - Оцінки нижче від мінімального порогового рівня не додаються. - Мінімальний пороговий рівень для сумарної оцінки за всіма компонентами становить 60% від максимально можливої кількості балів.
Мова викладання
Українська

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни

Моделювання складних систем
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики