Název předmětu | Analýza signálu a obrazu v praxi I |
---|---|
Kód předmětu | KI/KASO1 |
Organizační forma výuky | Seminář |
Úroveň předmětu | Magisterský |
Rok studia | nespecifikován |
Semestr | Letní |
Počet ECTS kreditů | 2 |
Vyučovací jazyk | Čeština |
Statut předmětu | Povinný |
Způsob výuky | Kontaktní |
Studijní praxe | Nejedná se o pracovní stáž |
Doporučené volitelné součásti programu | Není |
Vyučující |
---|
|
Obsah předmětu |
1. Zpracování signálu v časové oblasti, matematický popis signálu, šum v signálu a jeho dělení, současné trendy zpracování signálu, konvoluce, kovariance, korelace 2. Zpracování signálu ve frekvenční oblasti, frekvenční spektrum signálu metody, diskrétní Fourierova transformace 3. Okénková Fourierova a vlnková transformace, definice metod, použití jednotlivých vlnek a koeficientů vlnkové transformace 4. Filtrace signálů, lineární FIR a IIR filtry, inverzní Wienerův a Kalmanův filtr, adaptivní a nelineární filtry 5. Počítačové zpracování fyziologických signálů, definice signálů, jejich snímání, události v jednotlivých signálech, jejich detekce a interpretace 6. Filtrace fyziologických signálů, artefakty (pohyb a kontrakce svalů, síťové rušení aj.), filtry v časové a frekvenční oblasti (MA filtry, horní/dolní propust aj.), inverzní, adaptivní a filtry vyšších řádů 7. - 8. 1. seminární práce: detekce událostí ve vybraných fyziologických signálech Možná témata: detekce QRS komplexu v EKG signálu, výpočet únavy svalu z EMG signálu, odstranění EKG signálu z EMG signálu 9. Zpracování obrazu, reprezentace obrazových dat, RGB, HSL, HSI, NTSC a konverze mezi nimi, přehled metod pro analýzu obrazu 10. Transformace a prostorová filtrace obrazových dat, transformace intensity pozadí snímku, histogram, lineární filtry a nelineární filtry založené na použití masky (Gaussův filtr, Laplaceův filtr aj.), filtrace ve frekvenční oblasti (DFT filtrace, horní/dolní propust aj.) 11. Klasické morfologické operátory, binarizace, dilatace, eroze, uzavření, otevření, tvarové deskriptory 12. Segmentace obrazu, detekce hran, prahování, watershed algoritmus 13. - 14. 2. seminární práce: segmentace biologických dat Možná témata: segmentace krevních buněk ze snímku pořízeného optickým mikroskopem, segmentace buněk pořízených fluorescenčním mikroskopem
|
Studijní aktivity a metody výuky |
nespecifikováno |
Výstupy z učení |
Úvodní předmět Analýza signálu a obrazu v praxi I je v první části zaměřen na zopakování základních metod pro analýzu signálu v časové i frekvenční oblasti a dále na rozšíření znalostí o pokročilejší metody a vybrané metody filtrace. Tyto metody jsou poté aplikovány do oblasti zpracování fyziologických dat (EKG, EMG aj.). Druhá část předmětu je zaměřena na základní metody a algoritmy pro zpracování obrazu. Studenti v průběhu předmětu vypracovávají ve skupinách dvě seminární práce, které na závěr obhajují formou prezentace a validace vypracovaného programu v Pythonu. Využívány budou zejména knihovny jazyka Python, jako například NumPy, SciPy, Mahotas a OpenCV.
|
Předpoklady |
nespecifikováno
KI/KPYR a zároveň KMA/KMADI |
Hodnoticí metody a kritéria |
nespecifikováno
Dvě seminární práce |
Doporučená literatura |
|
Studijní plány, ve kterých se předmět nachází |
Fakulta | Studijní plán (Verze) | Kategorie studijního oboru/specializace | Doporučený semestr |
---|