Emne - Visuell informatikk - IDIG4200
Visuell informatikk
Nytt fra studieåret 2026/2027
Vurdering og obligatoriske aktiviteter kan bli endret frem til 20. september.
Om
Om emnet
Faglig innhold
Dette emnet introduserer grunnleggende prinsipper og beregningsmetoder for analyse og behandling av visuell informasjon. Emnet dekker bildeforbedring, restaurering, trekkuttrekking, segmentering samt grunnleggende metoder for vurdering av visuell kvalitet. Det legges vekt på både teoretisk forståelse og praktisk implementering ved bruk av moderne verktøy og datasett.
Emnets innhold inkluderer, men er ikke begrenset til:
Introduksjon til visuell informatikk
- Oversikt over visuelle informasjonssystemer og typer bildedata
- Digital bilderepresentasjon, fargemodeller og sampling
Bildeforbedring og restaurering
- Punkt- og histogrambaserte forbedringsteknikker (kontraststrekking, histogramutjevning)
- Støyreduksjon: romlige filtre, filtrering i frekvensdomenet m.m.
- Avsløring/deblurring: invers filtrering, Wiener-filtrering, blind dekonvolusjon
- Avdising og modeller for gjenoppretting av sikt/visualitet
- Homomorfisk filtrering for korrigering av belysning
Deteksjon og beskrivelse av trekk
- Kantdeteksjon
- Deteksjon av hjørner og interessepunkter
- Teksturbeskrivere
- Formbeskrivere
Bilde- og videosegmentering
- Terskling og regionbaserte metoder
- Klynge- og/eller grafbasert segmentering
- Bevegelsessegmentering og optisk flyt
- Introduksjon til objektdeteksjon og -gjenkjenning
Bilde- og videokvalitetsvurdering (grunnleggende)
- Subjektiv versus objektiv kvalitetsvurdering
- Metoder med full referanse og uten referanse (PSNR, SSIM m.fl.)
- Introduksjon til perseptuelle og læringsbaserte metoder for kvalitetsvurdering
Læringsutbytte
Knowledge
After completing the course, students will be able to:
- Explain the physical and mathematical principles behind digital image formation and degradation
- Explain key concepts in image enhancement, restoration, and feature extraction
- Describe main approaches to segmentation, detection, and recognition in visual data
- Explain basic principles for objective and subjective assessment of image quality
Skills
After completing the course, students will be able to:
- Implement classic and modern methods for noise reduction, deblurring, and dehazing
- Apply feature descriptors for analysis of edges, corners, texture and shape
- Design and evaluate simple workflows for image/video segmentation and object detection
- Perform quantitative quality assessment of visual content
General competence
After completing the course, students will be able to:
- Critically evaluate algorithmic design choices in image processing systems
- Communicate experimental results clearly using visual and quantitative analyses
- Collaborate effectively in small, research-oriented teams on tasks within visual informatics
Læringsformer og aktiviteter
- Lectures
- Laboratory work
- Tasks
Mandatory requirements: To be eligible for the final exam and submission of project work, students must submit and receive approval for at least 80% of all assignments during the semester.
Obligatoriske aktiviteter
- Obligatorisk arbeidskrav
Mer om vurdering
See "Mandatory assignment" described under teaching methods.
To pass the course, the student must have passed both mandatory assessment elements (written exam and project work).
The final project, its scope, and deadlines for submitting assignments and projects will be announced during the semester. Students are expected to perform independent programming work. Limited use of generative AI tools for learning purposes is permitted, provided that the use is documented and that the student is able to understand and explain the submitted work.
This means that programming and documentation will be carried out by the student themselves. Teaching assistants will be able to assist students during exercises and laboratory teaching.
A written retake exam will be held in August. The retake exam may be oral.
The project work must be submitted again the next time the course is completed.
If there is any doubt, the English description of the assessment applies.
Spesielle vilkår
Krever opptak til studieprogram:
Informatics (MSIT)
Anbefalte forkunnskaper
Se engelsk versjon
Kursmateriell
Se engelsk versjon
Fagområder
- Informatikk