Обработка изображений и мультимедиа

Ответственный лектор

Коваленко Сергей Владимирович

1. Введение.

1.1. Предмет учебной дисциплины, ее научные и методические основы, цель преподавания и задачи дисциплины.

Предметом дисциплины являются знания и умения преобразования, хранения, передачи и использования графической информации, владения основными аппаратными и программными средствами формирования и редактирования изображений, владения оптимальными методами визуального представления информации.

Научной основой изучения дисциплины является содержание многих литературных источников, выданных ведущими изданиями на разных языках, а также существование большого количества современных компьютерных средств для обработки графической информации.

Методологической основой преподавания дисциплины является общее педагогические методы, построенные на репродуктивно-аналитическом усвоении теоретического материала полученного во время лекций, в течение лабораторных и практических занятий вместе с самостоятельной работой студента.

Целью учебной дисциплины «Обработка изображений и мультимедиа» является изучение математических и алгоритмических основ анализа и классификации изображений; знакомство с практическими приложениями математических методов анализа и классификации изображений.

Задачи дисциплины определяются содержанием и спецификой ее предмета и состоят в изучение моделей формирования, представления и искажения изображений, освоении математического аппарата обработки изображений и основных алгоритмов цифровой обработки, восстановления, анализа, классификации и распознавания изображений.

1.2. Что студент должен знать, уметь и с чем должен быть ознакомлен в результате изучения дисциплины.

В результате изучения дисциплины студент должен знать:

  • методологию и терминологию дисциплины;
  • механизмы формирования, представления и искажения изображений;
  • принципы построения алгоритмов обработки изображений;
  • стандартные методы синтеза, восстановления, анализа, классификации и распознавания изображений;
  • аффинные преобразования объектов;
  • средства ввода и визуализации изображений.

В результате изучения дисциплины студент должен уметь:

  • применять на практике изученные подходы и алгоритмы;
  • разрабатывать и программировать специализированные алгоритмы обработки данных;
  • программно обрабатывать графические изображения средствами визуальных языков программирования;
  • разрабатывать алгоритмы обработки, анализа и распознавания изображений;
  • решать прикладные задачи обработки, анализа и распознавания изображений.

1.3. Организационно-методические указания по организации и методики проведения всех видов учебных занятий, организации и выполнения индивидуальных заданий.

Организационно-методическими указателей для организации и проведения лабораторных занятий является «Методические указания для выполнения лабораторных по курсу «Обработка изображений и мультимедиа» в электронном виде.

1.4. Система контроля качества обучения студентов.

Контроль качества обучения студентов осуществляется проведением модульного контроля согласно перечню контрольных работ, выполнением студентами лабораторных задач, составлением студентами выходного экзамена.

1.5. Организация самостоятельной работы.

Для организации самостоятельной работы студентов выделяется время для использования вычислительной техники. Во время самостоятельной работы студенты изучают предусмотренные для самостоятельной работы материал, исследуют средства, которые предусмотрены для изучения и представленные алгоритмы обработки изображений, выполняют задачи, предусмотренные лабораторными работами, готовят отчеты по выполненным лабораторным работам.

2. Содержание дисциплины.

Модуль 1. Общие сведения об обработке изображений.

Тема 1. Введение в обработку изображений.

Тема 2. Формирование изображений.

Тема 3. Основные понятия теории цвета. Физическая природа света и цвета. Излученный и отраженный свет. Ахроматические и хроматические цвета, цветовая температура. Цветовой и динамический диапазоны.

Тема 4. Описание цвета. Цветовое разрешение (глубина цвета).

Тема 5. Цветовые модели.

Тема 6. Пиксельные преобразования. Яркость, контраст и гамма.

Модуль 2. Математические основы обработки изображений.

Тема 1. Масштабирование изображения. Муаровый эффект.

Тема 2. Поворот изображения. Проблема повторной дискретизации. Аффинное и проективное преобразования.

Тема 3. Задача цветоклассификации. Бинаризация изображений. Глобальные и локальные методы бинаризации.

Тема 4. Задача шумоподавления. Морфологическая фильтрация. Метод динамического программирования.

Тема 5. Сглаживание с сохранением границ. Медианная фильтрация. Взвешенная медиана. Адаптивные алгоритмы.

Тема 6. Объектная сегментация изображений. Цветовая сегментация. Текстурная сегментация.

Тема 7. Сжатие изображений. Сжатие без потерь: RLE (PCX, TIFF), Хаффмана (TIFF), LZW (TIFF, GIF, PNG), арифметическое кодирование. Сжатие с потерями: косинусное преобразование (JPEG), вcплеск-преобразование (DjVu). Специализированные алгоритмы: CCITT Fax 4, DjVu.