Het practicum heeft als doel de studenten technieken te laten uitvoeren om, in eerste instantie, uit beelden meer informatie te halen. De beeldmanipulaties gebeuren door gebruik te maken van de MATLAB omgeving.
Expertise wordt opgebouwd in de volgende domeinen:
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. Praktische ervaring wordt opgedaan in de volgende domeinen:
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.
Doelstellingen
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
05. Beschikken over het vermogen tot communiceren van het eigen onderzoek en probleemoplossingen met vakgenoten en leken
Toelichting:
Deze competenties worden aangeleerd door de algoritmes toe te passen op nieuwe, niet in de les besproken, beelden.
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.
Vereiste voorkennis
A. Volgtijdelijkheid
B. Competenties
Basiskennis omtrent signalen en systemen, DSP en MATLAB zijn nodig.
De studenten lossen beeldverwerkingopdrachten op in groepjes van twee. Ze ontwikkelen broncode tijdens en na de practica. De code wordt via TOLEDO ingediend. Ze stellen hun resultaten van hun opdracht mondeling voor aan de docent.
Evaluatie
A. Types
schriftelijk examen
permanente evaluatie
open boek
praktische proef
individuele taak
aan de computer
projectwerk
B. Omschrijving
Een deel van de punten staat op het dagelijkse werk; het vervullen van de practica in MATLAB. Daarnaast wordt op het einde van het jaar een examen voorzien waarbij de studenten een opdracht, individueel, moeten vervullen in MATLAB. Het examen is open boek.
Begeleiding
Tijdens en na het practicum kunnen studenten vragen stellen aan de docent. De punten van dagelijks werk worden ook steeds medegedeeld.