Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Cyfrowe systemy wizyjne

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 0800-CSWIZ
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0714) Elektronika i automatyzacja Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Cyfrowe systemy wizyjne
Jednostka: Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej
Grupy:
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Podstawowa znajomość elementarnych zagadnień matematyki z obszarów rachunku macierzowego, rachunku prawdopodobieństwa, teoria mnogości, przekształceń całkowych (przekształcenie Fouriera), fizyki (fale elektromagnetyczne).

Rodzaj przedmiotu:

przedmiot fakultatywny

Całkowity nakład pracy studenta:

Godziny realizowane z udziałem nauczycieli (70 godz.):

- udział w wykładach – 30 godz.

- udział w laboratoriach – 30 godz.

- konsultacje z nauczycielem akademickim- 10 godz.


Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta (65 godz.):

- przygotowanie do laboratoriów – 5 godz.

- pisanie prac, projektów- 5 godz.

- czytanie literatury- 15 godz.

- przygotowanie do egzaminu- 20 godz.

- przygotowanie do kolokwium - 20 godz.


Łącznie: 135 godz. (5 ECTS)


Efekty uczenia się - wiedza:

W01: ma wiedzę w obszarze matematyki, fizyki oraz metod numerycznych z zakresu metod przetwarzania i analizy obrazów w systemach wizyjnych - FT (Fizyka Techniczna): K_W01; IS (Informatyka Stosowana): K_W01,K_W03

W02: ma wiedzę z zakresu metod, technik, narzędzi i urządzeń z obszaru cyfrowych systemów wizyjnych - FT: K_W04, K_W05; IS: K_W02, K_W04

W03: ma pogłębioną i uporządkowaną wiedzę w zakresie zasad modelowania, konstruowania i analiz koniecznych w pracy inżynierskiej w zakresie systemów wizyjnych - FT: K_W03, K_W06; IS: K_W05


Efekty uczenia się - umiejętności:

U01: potrafi innowacyjnie wykorzystywać i dokonywać syntezy metod przetwarzania i analizy obrazów na potrzeby systemów wizyjnych – FT: K_U01; IS: K_U01, K_U04

U02: umie wykorzystywać, tworzyć i testować algorytmy wizyjne w wybranych środowiskach programistycznych – FT: K_U02; IS: K_U06, K_U09, K_U11

U03: umie krytycznie ocenić wyniki działania algorytmów wizyjnych oraz je zaprezentować – FT: K_U04, K_U07; IS: K_U08

U04: potrafi współdziałać z innymi osobami w ramach prac zespołowych i podejmować wiodącą rolę w zespołach, kierować pracą zespołu w obszarze systemów wizyjnych - FT: K_U10, IS: K_U07



Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

K1:odpowiedzialnie realizuje zadania w ramach zespołu projektowego – FT:IS:K_K02

K2: potrafi kreatywnie pracować w ramach zespołów projektowych, rzetelnie wykonując ustalone w ramach zespołu zadania: FT: K_K02, IS:K_K04


Metody dydaktyczne:

Wykład, zajęcia laboratoryjne na podstawie dostarczonej instrukcji oraz realizacja zadania projektowego w zespołach

Metody dydaktyczne podające:

- opis
- opowiadanie
- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Metody dydaktyczne poszukujące:

- ćwiczeniowa
- doświadczeń
- laboratoryjna

Skrócony opis:

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi zagadnieniami systemów wizyjnych oraz przetwarzania i rozpoznawania obrazów cyfrowych. Materiał zostanie podzielony na następujące bloki tematyczne:

A. Wprowadzenie do systemów wizyjnych

B. Przetwarzanie obrazów: obraz cyfrowy, punktowe metody przetwarzania obrazów, kontekstowe metody przetwarzania obrazów, geometryczne przekształcenia obrazów

C. Analiza i rozpoznawanie obrazów: wyznaczanie cech obrazów, analiza cech, klasyfikacja

D. Rodzaje systemów wizyjnych: systemy w biomedycynie, obserwacji lotniczej i satelitarnej, przemysłowe, nadzoru i bezpieczeństwa, inne rodzaje systemów.

Pełny opis:

Systemy wizyjne stanowią jeden z najszybciej rozwijających się obszarów systemów technicznych i są stosowane w wielu obszarach nauki i techniki. Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi zagadnieniami systemów wizyjnych oraz przetwarzania i rozpoznawania obrazów cyfrowych. Materiał zostanie podzielony na następujące bloki tematyczne:

A. Wprowadzenie do systemów wizyjnych: czym są systemy wizyjne, czym jest przetwarzanie obrazów i ich rozpoznawanie, jakie są obszary zastosowań metod z tego zakresu, jaka jest specyfika poszczególnych obszarów zastosowań, jakie obrazy można w nich znaleźć, metody akwizycji obrazu, sensory wizyjne

B. Przetwarzanie obrazów - metody umożliwiające modyfikacje treści obrazu, filtrację, poprawę jakości, zmianę parametrów geometrycznych itp.

1. Obraz cyfrowy

2. Punktowe metody przetwarzania obrazów

3. Kontekstowe metody przetwarzania obrazów

4. Geometryczne przekształcenia obrazów

C. Analiza i rozpoznawanie obrazów - metody wykrywania cech charakterystycznych obrazów oraz identyfikację treści obrazu na ich podstawie.

1. Wyznaczanie cech obrazów

2. Analiza cech

3. Klasyfikacja

D. Rodzaje systemów wizyjnych - omówienie różnych rodzajów systemów z uwzględnieniem ich cech charakterystycznych i specyfiki oraz narzędzi przetwarzania obrazów stosowanych w tych systemach. W szczególności omówione zostaną:

1. Systemy w biomedycynie

2. Systemy obserwacji lotniczej i satelitarnej

3. Systemy przemysłowe

4. Systemy nadzoru i bezpieczeństwa

5. Inne rodzaje systemów

Zajęcia składają się z wykładu oraz laboratorium. Laboratorium będzie składać się z części polegającej na realizacji eksperymentów zgodnie ze wskazówkami prowadzącego (zaliczenie przez dwa sprawdziany – zadania do samodzielnego wykonania) oraz niewielkiego projektu. Ćwiczenia i projekt będą wykonywane z wykorzystaniem środowiska MATLAB.

Literatura:

1. R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997.

2. Z. Wróbel, R. Koprowski, Praktyka przetwarzania obrazów z zadaniami w programie Matlab, Exit, Warszawa 2008.

3. Z. Wróbel, R. Koprowski, Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab, Exit, Warszawa 2004.

4. R. C. Gonzales, R. E. Woods. Digital Image Processing, Prentice Hall Inc., 2007.

Metody i kryteria oceniania:

Metody oceniania:

egzamin - W01, W02, W03

kolokwium- U01, U02, U03, U04

projekt - U01, U02, U03, U04, K01, K02

Kryteria oceniania:

Wykład: egzamin pisemny w formie testu (pytania zamknięte)

ndst - <20 pkt (<50%)

dst- 21-24 pkt (51-60%)

dst plus- 25-28 pkt (61-70%)

db- 29-32 pkt (71-80%)

db plus- 33-36 pkt (81-90%)

bdb- 36-40 pkt (91-100%)

Ćwiczenia i projekt: zaliczenie na ocenę na podstawie sumarycznej liczby punktów z części laboratoryjnej i projektowej

ndst - <50 pkt (<50%)

dst- 51-60 pkt (51-60%)

dst plus- 61-70 pkt (61-70%)

db- 71-80 pkt (71-80%)

db plus- 81-90 pkt (81-90%)

bdb- 91-100 pkt (91-100%)

Praktyki zawodowe:

brak

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-1 (2024-03-12)