Bildebehandling og maskinsyn (ELE510)

Faget består av to deler med følgende innhold:

I: Bildebehandling (foreleser: Kjersti Engan)

1. Innledning; Representasjon av digitale bilder, farge, lys

2. Transformasjoner og romlig filtrering

3. Kant-deteksjon og hjørne-deteksjon

4. Egenskaps-uttrekking, teksturegenskaper etc.

5. Fjerning av støy i bilder («denoising»)

6. Bilde segmentering

II: Datasyn/Robotsyn (foreleser: Ivar Austvoll)

1. Bildedannelse; perspektiv projeksjon

2. Bildeopptak med ett kamera; Geometriske kamera-modeller

3. Opptak med flere kamera; Stereopsis, to kamera

4. Estimering av 3D-struktur, «Structure from motion»

5. Følging av objekter, "Tracking"

6. Robotsyn

Kunnskap:

Ved semesterets slutt skal en god student ha kunnskap om følgende tema:

1. Representasjon av digitale bilder, inklusiv grunnleggende kunnskap om lys, skygge og farge.
2. Lineær filtrering av bilder. Lineære filter kan bli brukt til fjerning av støy, kant-deteksjon og analyse av bildeegenskaper.
3. Trekke ut egenskaper i bilder, for eksempel tekstur-egenskaper og hjørner.
4. Fjerning av støy («denoising») i bilder.
5. Segmentering av bilder.
6. Prinsippene for geometriske kamera-modeller.
7. Avbildning ved bruk av flere kamera, spesielt stereo-syn.
8. Måle og estimere støy fra digitale kamera.
9. Kjenne til prinsippene for segmentering, gruppering og modellering I bildebehandling og datasyn.
10. Gjøre greie for prinsippene for bevegelse og «tracking» i bildesekvenser (video).

Ferdigheter:

Etter gjennomført stadium skal studenten ha fått ferdigheter i behandling og analyse av digitale bilder samt kunne konstruere enkle robotsyn-system (maskinsyn). Studenten skal også kunne bruke Matlab og dets «Image Processing toolbox» for behandling og analyse av digitale bilder.

Obligatoriske oppgaver med Matlab: 6 av 8 oppgaver må være godkjent.

Obligatoriske arbeidskrav (som innlevering, laboratorieoppgaver, prosjektoppgaver og lignende) skal være godkjent av faglærer innen angitt frist.

Gjennomføring av obligatorisk lab skal gjøres til de tider og i de grupper som er oppsatt og publisert på Canvas. Fravær på grunn av sykdom eller av andre årsaker skal snarest mulig kommuniseres til laboratorieansvarlig. Det kan ikke påregnes å få gjennomføre lab utenom oppsatt tid hvis dette ikke er kommunisert og ny avtale gjort.

Konsekvens av at du ikke har fått godkjent laboratoriearbeid er at du ikke får gå opp til eksamen i faget.

Fagperson(er)

Faglærer:

Emneansvarlig:

Instituttleder:

Ansvarlig laboratorieøvelser:

Maria Petrou, Costas Petrou, "Image Processing. The fundamentals" Second Edition, Wiley.

Ivar Austvoll, «Computer Vision and Machine Vision/Robot Vision», 2015.