Inštitut za računalništvo
Laboratorij za sistemsko programsko opremo

        OBDELAVA SIGNALOV IN SLIK

Nosilec: redni prof. Damjan Zazula
Asistent: dr. Dean Korošec
Obseg: 45 ur predavanj, 45 ur vaj
ECTS: 8 točk
Obveznosti: računalniške vaje, domače naloge in ustni izpit

Cilji predmeta

Glavni namen predmeta obdelava signalov in slik je, da študente seznani z osnovnimi pojmi in postopki, ki so uveljavljeni na tem področju.

Pri predavanjih se seznanijo z opisovanjem signalov in slik ter z njihovimi analitičnimi predstavitvami. Razumejo pomen signalnih transformacij in jih znajo zasnovati v obliki računalniških programov. Le uvodno poglavje nakazuje povezavo med realnim svetom in zveznim pojmovanjem signalov in slik, vsa nadaljnja pa se posvečajo diskretnim upodobitvam.

Poudarjeni so uporabni računalniški vidiki, kot so vzorčenje, algoritem hitra Fourierove transformacije in snovanje ter izdelava digitalnih filtrov. Tudi na področju obdelave slik so poudarjene osnove, in sicer postopki za predobdelavo (binarizacija, linearizacija, filtriranje) in za segmentiranje, sledi pa še poglavje o računalniškem razpoznavanju objektov na slikah.

Vaje nadvse pomembno prispevajo k omenjenim ciljem. So izrazito praktično naravnane in študente uvedejo v delo z orodje MATLAB. Dopolnjujejo predavanja z mnogimi zgledi, istočasno pa jim dajo v obliki domačih nalog možnost, da tudi sami doma podrobneje študirajo zanimive fenomene v zvezi z obdelavo signalov in slik.

Predvideni študijski rezultati

Spremljanje predavanj iz obdelave signalov in slik zagotovi, da študentje razumejo pomen, delovanje in uporabo najosnovnejših računalniških algoritmov, ki vsem današnjim digitalnim napravam, od mobilnih telefonov do fotoaparatov, dajejo funkcionalnost, ki jo dobro poznamo.

Istočasno jim sodelovanje pri vajah zagotovi praktično delo s temi algoritmi in z orodjem MATLAB, ki omogoča hitro preizkušanje in razumevanje posameznih postopkov pri obdelavi signalov in slik.

Metode poučevanja in načini ocenjevanja

Predavanja so avditorna, vaje potekajo na računalnikih v računalniških učilnicah. Študentje dobijo vsak teden sklop nalog in vprašanj, s katerimi lahko utrjujejo spoznano snov še doma. Študent opravi obveznosti pri predmetu, ko dobi dve ločeni pozitivni oceni: eno za opravljene vaje in drugo za izpit iz predavanih tematik. Režim izvajanja in ocenjevanja vaj bo podrobneje opisan na strani http://storm.uni-mb.si/predmeti/OSIS/2007/rezim-vaje.pdf. Pozitivna ocena iz vaj je pogoj za pristop k ustnemu izpitu.

Pomembno je, da v akademskem okolju učitelji, asistenti in študentje dosledno spoštujejo pravila akademske poštenosti, ki jih najdete zbrana na strani http://storm.uni-mb. si/predmeti/AkademskaPostenost.pdf.

Predlagana študijska literatura

  1.  S.-T. Bow: Pattern Recognition and Image Preprocessing, New York: Marcel Dekker, Inc., 2002.
  2. K. R. Castleman: Digital Image Processing, Prentice-Hall, 1996.
  3. C. W. Therrien: Discrete Random Signals and Statistical Signal Processing, Prentice-Hall, 1992.
  4. 4. V. Oppenheim, R. W. Schafer: Discrete-Time Signal Processing, Prentice-Hall, 1989.