Emne - Computer Vision - IDATG2206
Computer Vision
Vurdering og obligatoriske aktiviteter kan bli endret frem til 20. september.
Om
Om emnet
Faglig innhold
Dette emnet gir en introduksjon til grunnleggende konsepter og teknikker innen bildebehandling og datamaskinsyn - et raskt voksende fagfelt som gjør det mulig for datamaskiner å tolke og forstå visuelle data. Studentene får en helhetlig forståelse av bildeformasjon, bildebehandling, feature-ekstraksjon, bildekomprimering og ulike anvendelsesområder innen datamaskinsyn. Emnet legger også til rette for at studentene kan utforske og forstå praktiske anvendelser av datamaskinsyn i forskjellige domener.
Tema som inngår:
- Bildedannelse og lavnivå prosessering
- Avbildning
- Kamera og optikk
- Lys og farge
- Fargebilder
- Filtrering av bilder
- Morfologisk bildebehandling
- Bildeforbedring og restaurering
- Feature-deteksjon og matching
- Bildesegmentering
- Bilde-registrering
- Bilde- og videokomprimering
- Bildekvalitet
- Introduksjon til spektral avbildning og grunnleggende arbeidsflyt
- Introduksjon til maskinlæringsanvendelser
- Anvendelsesområder innen datamaskinsyn
Undervisning gjennomføres ved forelesninger, laboratorieøvelser, innleveringer og prosjekter.
Læringsutbytte
Kunnskaper:
Etter fullført emne skal studenten ha kunnskap om:
- Grunnleggende begreper, terminologi, teorier og metoder innen bildebehandling og datamaskinsyn
- Beskrive grunnleggende metoder i fagfeltet, vurdere hvilke metoder som passer til en gitt problemstilling og analysere nøyaktigheten til disse metodene
Ferdigheter:
Studenter skal kunne:
- Utvikle og anvende bildebehandlings- og datamaskinsynsteknikker for å løse praktiske oppgaver
- Velge passende metoder for filtrering, restaurering, rekonstruksjon, segmentering, klassifisering og representasjon
- Designe og implementere algoritmer for datamaskinsynsoppgaver
Generell kompetanse:
- Anvende kunnskap og ferdigheter i nye sammenhenger for å forstå og gjennomføre komplekse oppgaver og prosjekter
- Analysere relevante faglige og forskningsmessige problemstillinger
Læringsformer og aktiviteter
- Forelesninger
- Prosjektarbeid
- Innleveringer
- Lab-øvelser
Obligatoriske aktiviteter
- Project
Mer om vurdering
Obligatoriske innleveringer og prosjekt må være fullført for å kunne gå opp til eksamen.
Innlevering av prosjektrapport er obligatorisk.
Frister informeres i begynnelsen av semesteret.
Sluttvurdering skjer ved muntlig eksamen.
Det vil også være utsatt eksamen i august/september, som kan være skriftlig eller muntlig.
Prosjektet må leveres på nytt neste gang emnet tilbys.
Spesielle vilkår
Krever opptak til studieprogram:
Data - Ingeniørfag (BIDATA) - enkelte retninger
Programmering (BPROG)
Anbefalte forkunnskaper
IMAG1001 Mathematical Methods 1 or BMA1021 Mathematics for Programming
Kursmateriell
Book:
- Digital Image Processing by Rafael C. Gonzalez and Richard Eugene Woods
- Digital Image Processing Using MATLAB (DIPUM), by Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins, Pearson (2018).
Lecture notes and other supplementary material relevant to the course will be provided.
Fagområder
- Ingeniør