English

Visokošolski učitelji: Pernuš Franjo



Opis predmeta

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti:

Vpis v 1. letnik podiplomskega magistrskega študijskega programa druge stopnje Elektrotehnika

Vsebina:

  • Vizualno zaznavanje: svetloba, človeški vid, kamere, svetila, parametri kakovosti, vzorčenje in kvantizacija, prikazovanje, slikovni formati in standardi.
  • Obdelava in obnova digitalnih slik: glajenje in ostrenje, statistično in morfološko filtriranje, prevzorčenje in podvzorčenje, geometrijske preslikave.
  • Robustno iskanje 2D objektov: točke, premice, oglišča, poligoni, krogi, elipse, predloge in neparametrični modeli.
  • Kalibracije slikovnih sistemov: geometrija, občutljivost, prostorska homogenost, časovna stabilnost, samodejna kalibracija.
  • Rekonstrukcija 3D oblik: stereo vid, strukturirana svetloba, oblika iz senc, prileganje 3D modelov na 2D slike.
  • Vizualna navigacija: sledenje, filtriranje in analiza gibanja, koncepti vizualnega povratno-zančnega vodenja robotov.
  • Primeri uporabe robotskega vida: vizualna kontrola kakovosti in sortiranje izdelkov, razpoznavanje objektov in ovir, modeliranje okolja in načrtovanje gibanja.

Cilji in kompetence:

Spoznati tehnologije, naprave in postopke za vizualno robotsko zaznavanje, merjenje in razpoznavanje objektov ter navigacijo.

Predvideni študijski rezultati:

Študent se bo naučil izločati, modelirati in analizirati informacijo, ki je vsebovana v medicinskih slikah, ter uporabiti to informacijo za boljšo diagnostiko, zdravljenje in spremljanje učinkov zdravljenja ter napredovanja bolezni.

Metode poučevanja in učenja:

Teoretične osnove, postopke in primere uporabe študentje spoznajo na predavanjih, praktična znanja pa pridobijo z reševanjem nalog na laboratorijskih vajah.





Gradiva

Temeljni literatura in viri:

  1. Wilhelm Burger in Mark J. Burge. Principles of Digital Image Processing: Fundamental Techniques, Springer, 2009.
  2. Wilhelm Burger in Mark J. Burge. Principles of Digital Image Processing: Core Algorithms, Springer; 1st Edition. 2nd Printing, 2011.
  3. Berthold K. P. Horn. Robot Vision, MIT Press, 1986.
  4. Alexander Hornberg (Editor), Handbook of Machine Vision, Wiley-VCH, 2006.
  5. E. R. Davies. Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, , Morgan Kaufmann, 3rd edition, 2004.
  6. Navodila za vaje in ostala gradiva bodo objavljena v sistemu E-CHO: https://e.fe.uni-lj.si in na spletni strani http://lit.fe.uni-lj.si







natisni stran