beeldverwerking (2008-2009)

De inhoud van de cursus heeft als doel de studenten technieken bij te brengen om, in eerste instantie, uit beelden meer informatie te halen. De volgende onderwerpen worden behandeld:
  • intensiteit transformaties van digitale beelden
  • spatieel filteren van digitale beelden met lineaire en niet-lineaire filters
  • bewerkingen in het frequentiedomein zoals laagdoorlaat- en hoogdoorlaatfilteren
  • restoratie van ruisrijke beelden
  • bewerkingen met kleuren beelden
  • compressie van digitale beelden voor internet toepassingen
Verder worden ook uit beelden "kenmerken" afgeleid die belangrijk zijn in de context van computer-vision.
  • Behandelingen op binaire beelden (zwart-wit) zijn dikwijls nodig om kenmerken uit beelden te halen. Deze actie wordt morfologische beeldverwerking genoemd.
  • Het kan ook belangrijk zijn om beelden in te delen in verschillende uniforme gebieden. Dit komt tot stand doormiddel van beeld segmentatie technieken.
  • Finaal pogen we de computer objecten te laten herkennen in de aangeboden beelden.

A. Algemene competenties

  • 01. Op een wetenschappelijke wijze kunnen denken en handelen
  • 02. Kunnen omgaan met complexe problemen
  • 03. Beschikken over het vermogen tot oordeelsvorming in een onzekere context
  • 04. Kunnen reflecteren op het eigen denken en werken en het kunnen vertalen van die reflectie naar het ontwikkelen van meer adequate oplossingen
Toelichting:
Deze competenties worden aangeleerd door de algoritmes toe te passen op nieuwe, niet in de les besproken, beelden. Dit gebeurd in de practica lessen.

B. Beroepsgerichte/ Algemeen wetenschappelijke competenties

  • 03. Kunnen toepassen van paradigma' s in het domein van de wetenschappen en het kunnen aanduiden van de grenzen van paradigma' s
  • 01. Kunnen gebruiken van methoden en technieken in onderzoek
  • 02. Kunnen ontwerpen van onderzoek
  • 04. Het kunnen aanduiden van de grenzen van paradigma’s
Toelichting:

Met deze cursus willen we de studenten inzichten laten verwerven in de verschillende domeinen van beeldverwerking (intensiteit transformaties, spatiële filters, kleur bewerkingen, beeld compressie, morfologische operaties, beeld segmentatie, object herkenning) zonder te pretenderen alle aspecten per domein afgedekt te hebben.  De studenten krijgen reële vragen in de les die ze moeten oplossen. Hierdoor krijgen ze ervaring in het gebruik van van geziene algoritmes maar de beperkingen van de algoritmes.

C. Beroepsspecifieke competenties

Toelichting:

De studenten komen in contact met de verschillende deeldisciplines van digitale beeldverwerking. Ze krijgen inzicht in een aantal state-of-the-art algoritmes in dit beroepsveld.

A. Volgtijdelijkheid

B. Competenties

Basiskennis omtrend signalen en systemen, DSP en MATLAB is nodig.

A. Type

  • handboek
  • audiovisueel materiaal
  • materiaal op leeromgeving

B. Verplichte leermiddelen

Handboek: Digital Image Processing Using MATLAB by Gonzalez, Woods, and Eddins, Prentice Hall, © 2004 PPT-slides: Per hoofdstuk zijn er ppt-slides ter beschikking gesteld op TOLEDO. De broncode, van alle beeldmanipulaties in de theorieles voorgetoond, is ter beschikking via TOLEDO. Alle beelden die in de les gebruikt zijn, zijn via TOLEDO ter beschikking gesteld.

C. Aanbevolen leermiddelen

Facultatief kunnen de studenten het volgende handboek gebruiken: Digital Image Processing 2nd Edition by Gonzalez and Woods Prentice Hall © 2002

A. Types

  • hoorcollege

B. Omschrijving

De inhoud van de cursus wordt via hoorcolleges met ondersteuning van audiovisuele middelen gegeven. Tevens worden concrete voorbeelden uitgewerkt met MATLAB. De beelden en de broncode van de voorbeelden aangehaald tijdens het college worden op TOLEDO geplaatst.

A. Types

  • mondeling examen

B. Omschrijving

Het examen peilt naar de inzichten van de student mbt de voorgestelde beeldverwerkingstechnieken. De studenten kunnen tijdens en na de les terecht bij de docent met vragen. Ook per email kunnen vragen gesteld worden.
OA:
03200751
Code:
03200751
Vakcoördinator:
Bart Vanrumste
Semester:
2
Studiepunten:
0
Onderwijstaal:
Nederlands