ITD33506 Bildebehandling og mønstergjenkjenning (Høst 2013)

Emnet er tilknyttet følgende studieprogram

Valgfritt emne for:

• Bachelorstudiet i ingeniørfag - data
• Bachelorstudiet i ingeniørfag - data, Y-veien
• Bachelorstudiet i informatikk - design og utvikling av IT-systemer

Forkunnskapskrav utover opptakskrav

Studentene bør ha grunnleggende kunnskaper i IT, samt kunnskaper i matematikk tilsvarende emnet ITF10705 Matematikk for IT.

Undervisningssemester

 5. semester (høst)

4 timer forelesning per uke og i tillegg kommer regneøvinger, laboppgaver og prosjekt.

I enkelte uker kan det bli gitt 6 timer forelesninger per uke. Det medfører at enkelte uker vil være forelesningsfri.

Studentens læringsutbytte etter bestått emne

KUNNSKAP:

Etter endt emne skal studenten kunne

• forstå hvordan et bilde av en scene lagres i et digitalt bildelager
• forstå forskjellen mellom gråtonebilder, binære bilder og fargebilder
• forstå at et bilde blir påvirket av en rekke typer støy
• forstå sentrale deler i optikk
• forstå hvordan et bilde kan prosesseres slik at kvaliteten blir bedre

FERDIGHETER:

Etter endt emne skal studenten kunne

• lavpassfiltrere et bilde, dvs. redusere støyen, både i bildeplanet og i frekvensplanet
• høypassfiltrere både i bildeplanet og i frekvensplanet slik at detaljer i et bilde framstår
• bruke andre teknikker som morfologi, kantdetektering og hjørneoppdaging
• få en datamaskin til å gjenkjenne objekter i et bilde blant annet ved hjelp av en database
• få et mobilt kjøretøy til å bruke et kamera ved navigering
• bruke ´Image Processing Toolbox' i MATLAB
• skrive egne MATLAB-programmer

GENERELL KOMPETANSE: 

Etter endt emne skal studenten kunne

• jobbe med et synssystem for eksempel i en bedrift
• være med å utvikle et sysnssystem
• skrive MATLAB-program både til å bearbeide et bilde og ved mønstergjenkjenning
• få et mobilt kjøretøy til å ta seg fram på egenhånd under gitte betingelser

Innhold

Menneskets syn og fargeoppfatning. Lys, optikk, kameraer og stereosyn. Støyreduksjonsteknikker, bruk av filtre, fremheving av detaljer. Bildetransformasjoner. Behandle bilder i frekvensplanet. Behandling av fargebilder. Behandling av former i et bilde ved hjelp av morfologiske operasjoner. Mønstergjenkjenning og klassifisering. Det legges vekt på implementering av bildebehandlings- og mønstergjenkjenningsteknikker, samt anvendelse av disse. MATLAB er et sentralt verktøy her.

Undervisnings- og læringsformer

Forelesninger og obligatoriske gruppemøter, laboratorieoppgaver, regneoppgaver og prosjekt.

Arbeidskrav - vilkår for å avlegge eksamen

Emnet har følgende arbeidskrav:

• Fire laboratorieoppgaver, som gjøres i grupper
• Fire regneoppgaver, som gjøres i grupper
• Et større prosjekt som gjøres i grupper

Laboratorieoppgaver, regneoppgaver og prosjektet kan bli delt i mindre deler der hver del får en tidsfrist. I visse tilfeller kan tidsfristen være kort.

Arbeidskravene må være godkjent før studenten kan framstille seg til eksamen. 

 

Eksamen

Prosjekt og skriftlig eksamen
Prosjekt (i gruppe) (teller 50 %).
3 timers skriftlig eksamen (teller 50 %).
Hjelpemidler til skriftlig eksamen: lærebok pluss ett A4-ark skrevet på begge sider.
Det gis en samlet individuell karakter etter skala A-F.

Ny og utsatt eksamen vil bestå av prosjekt og skriftlig eksamen.
Ved ny og utsatt eksamen avtales innholdet i prosjektdelen med faglærer.

Evaluering av emnet

Dette emnet evalueres på følgende måte:

- Midtsemesterevaluering (frivillig)
- Sluttevaluering (obligatorisk)

Den emneansvarlige lager en emnerapport på bakgrunn av studentenes tilbakemeldinger og sine egne erfaringer med emnet.
Emnerapporten behandles av studiekvalitetsutvalget ved avdeling for informasjonsteknologi.

Litteratur

Lærebok: Steffen Log Bildebehandling og mønstergjenkjenning med MATLAB