Emne - Grunnleggende visuell databehandling - TDT4195
TDT4195 - Grunnleggende visuell databehandling
Om emnet
Vurderingsordning
Vurderingsordning: Samlet karakter
Karakter: Bestått/ Ikke bestått
| Vurdering | Vekting | Varighet | Delkarakter | Hjelpemidler |
|---|---|---|---|---|
| Oppgave | 50/100 | |||
| Skriftlig skoleeksamen | 50/100 | 3 timer | D |
Faglig innhold
Emnet består av en halvdel med bildesyntese (datagrafikk) og en halvdel med bildeanalyse (bildebehandling). Grafikk: grafiske primitiver, rasterisering, anti-aliasing, klipping, geometriske transformasjoner, betrakningstransformasjoner, hierarkisk modellering av scener, eliminering av ikke synlige objekter og flater, fargerepresentasjon, belysningsmodeller og algoritmer. Lab med C/C++ og OpenGL. Bildebehandling: introduksjon til og eksempler på anvendelser av bildebehandling og enkel bildeanalyse. Intro til dyp lærings basert bilde-tolkning og forståelse (fullt sammenkoblede nevrale nettverk og CNNs). Filtrering og bildeforbedring i både det romlige bilde domene og i frekvens / Fourier domene. Ulike former for bilde segmentering og matematisk morfologi. Lab med praktiske øvinger i Python (alternativt MATLAB). For mer informasjon se også: https://www.idi.ntnu.no/grupper/vis/teaching/ og emnet på Blackboard.
Læringsutbytte
Kunnskaper: Kandidaten vil tilegne seg kunnskaper om prinsipper og algoritmer i grunnleggende bildesyntese og bildeanalyse. Ferdigheter: Kandidaten vil tilegne seg ferdigheter i grafikkprogrammering og programmering i bildebehandling med verktøy som er i vanlig bruk. Generell kompetanse: Kandidaten vil få kompetanse til å realisere potensialet som ligger i teknikker for grunnleggende grafikk og bildebehandling. Kandidaten vil sitte igjen med en oversikt over feltet visuell databehandling og ha evnen til å bygge betydelige anvendelser innen visuell databehandling og til å utvide sine kunnskaper på feltet.
Læringsformer og aktiviteter
Forelesninger og øvinger. Forelesninger vil foregå på engelsk. Eksamen vil bli gitt på engelsk.
Mer om vurdering
Se engelsk versjon.
Anbefalte forkunnskaper
TDT4120 Algoritmer og datastrukturer og TMA4115 Matematikk 3 eller tilsvarende kunnskaper.
Kursmateriell
Oppgis ved semesterstart.
Studiepoengreduksjon
| Emnekode | Reduksjon | Fra | Til |
|---|---|---|---|
| SIF8043 | 7.5 |
Versjon: 1
Studiepoeng:
7.5 SP
Studienivå: Tredjeårsemner, nivå III
Termin nr.: 1
Undervises: HØST 2022
Undervisningsspråk: Engelsk
Sted: Trondheim
- Informatikk
- Teknologiske fag
Eksamensinfo
Vurderingsordning: Samlet karakter
- Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
- Høst ORD Skriftlig skoleeksamen 50/100 D 03.12.2022 15:00 INSPERA
-
Rom Bygning Antall kandidater SL238 Sluppenvegen 14 1 SL425 Sluppenvegen 14 1 SL111 lyseblå sone Sluppenvegen 14 63 SL111 orange sone Sluppenvegen 14 59 SL430 Sluppenvegen 14 2 - Høst ORD Oppgave 50/100
-
Rom Bygning Antall kandidater - Sommer UTS Skriftlig skoleeksamen 50/100 D INSPERA
-
Rom Bygning Antall kandidater
- * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"