rpd000013366 (1012407), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Зачет с оценкой (4 семестр) ,Экзамен (6 семестр).

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 4 зачетных единиц, 144 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (32 часов), практические (0 часов), лабораторные (52 часов) занятия и (33 часов) самостоятельной работы студента. Рассматриваються вопросы необходимые при разработки бортовых высокоточных систем навигации на основе коррекции БИНС от оптоэлектронной системы

использующей корреляционные методы прослеживания траектории ЛА.

Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«Компьютерные технологии. Обработка изображения »

Cодержание учебных занятий

1. Лекции

1.1.1. Введение в теорию систем технического зрения (АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.1.2. Физические основы получения изображения (АЗ: 4, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.1.3. Представление и хранение изображений (АЗ: 4, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.2.4. Пространственные методы улучшения изображения. Градационные преобразования (АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.2.5. Пространственные методы улучшения изображени. Эквализация гистограммы (АЗ: 2, СРС: 1)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.2.6. Пространственные методы улучшения изображени. Видоизменение гистограммы (АЗ: 4, СРС: 2)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.2.7. Пространственные методы улучшения изображени. Пространственные фильтрации (АЗ: 4, СРС: 2)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

2.1.1. Введение в Фурье-анализ. Преобразование Фурье (АЗ: 2, СРС: 0)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

2.1.2. Фильтрация в частотной области (АЗ: 2, СРС: 0)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

2.1.3. Сглаживающие частотные фильтры (АЗ: 2, СРС: 0)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

2.1.4. Частотные фильтры повышения резкости (АЗ: 4, СРС: 0)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1. Практические занятия

1. Лабораторные работы

1.1.1. Общие принципы работы системы Matlab. Часть 1 (АЗ: 4, СРС: 1)

Форма организации: Лабораторная работа

1.1.2. Общие принципы работы системы Matlab. Часть 2 (АЗ: 4, СРС: 1)

Форма организации: Лабораторная работа

1.1.3. Типы изображений и работа с файлами изображений (АЗ: 4, СРС: 1)

Форма организации: Лабораторная работа

1.2.2. Построение гистограммы и улучшение изображения методом эквализации гистограммы. (АЗ: 4, СРС: 1)

Форма организации: Лабораторная работа

1.2.3. Улучшение изображения методом видоизменения гистограммы. Формирование заданной гистограммы. (АЗ: 4, СРС: 1)

Форма организации: Лабораторная работа

1.2.4. Улучшение изображения методом видоизменения гистограммы с заданной гистограммой. (АЗ: 4, СРС: 1)

Форма организации: Лабораторная работа

1.2.5. Линнейные и нелинейные пространственные фильтры (АЗ: 4, СРС: 1)

Форма организации: Лабораторная работа

2.1.1. Изучение двумерного дискретного преобразования Фурье в Matlab (АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

2.1.2. Изучение фильтрации в частотной области. Часть 1 (АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

2.1.3. Изучение фильтрации в частотной области. Часть 2 (АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

2.1.4. Реализация низкочастотных фильтров (АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

2.1.5. Реализация высокочастотных фильтров. Часть 1 (АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

2.1.5. Реализация высокочастотных фильтров. Часть 2 (АЗ: 4, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1. Типовые задания

Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Компьютерные технологии. Обработка изображения »

Прикрепленные файлы

Учебно-метод комплекс КТ.doc

МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ

(ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

Кафедра303

УТВЕРЖДАЮ

Заведующий кафедрой 303

______________Костюков В.М.

«___» _________ 2014 г.

"Компьютерные технологии. Обработка изображения".

Вопросы к экзамену.

1. Система технического зрения. Введение и перспективы.

2. Структура системы технического зрения.

3. Модель оптической системы.

4. Физические основы получения изображения. Чувствительные элементы.

5. Физические основы получения изображения. Линейка ЧЭ.

6. Физические основы получения изображения. Матрица ЧЭ.

7. Представление и хранение изображений.

8. Дискретизация изображения.

9. Квантование изображения.

10. Классификация методов улучшения изображения.

11. Пространственные методы улучшения изображения. Поэлементная обработка изображения.

12. Градационные преобразования. Линейное преобразование.

13. Градационные преобразования. Логарифмическое преобразование.

14. Градационные преобразования. Степенное преобразование.

15. Гистограмма и нормализация гистограммы изображения.

16. Улучшение изображения. Эквализация гистограммы.

17. Улучшение изображения. Видоизменение гистограммы.

18. Улучшение изображения. Пространственные фильтрации.

19. Сглаживающие пространственные фильтры.

20. Повышение резкости изображения. Лапласиан.

21. Повышение резкости изображения. Градиент.

22. Одномерное преобразование Фурье.

23. Двумерное преобразование Фурье.

24. Фильтрация в частотной области. Основные свойства.

24. Идеальные фильтры низких частот.

25. Фильтры низких частот Баттерворта.

26. Гауссовы фильтры низких частот.

27. Идеальные фильтры высоких частот.

28. Фильтры высоких частот Баттерворта.

29. Гауссовы фильтры высоких частот.

Построение фильтров в частотной области по пространственным фильтрам.doc

Блок №2 Компьютерные технологии. Обработка изображения 2

Курсовая работа(проект) №1 Построение фильтров в частотной области по пространственным фильтрам

Трудоемкость(объем часов): 11

Тематика: Основы теории фильтрации цифрового изображений

Типовые варианты:

Блок №2 Компьютерные технологии. Обработка изображения 2

Курсовая работа(проект) №1 Построение фильтров в частотной области по пространственным фильтрам

Трудоемкость(объем часов): 11

Тематика: Основы теории фильтрации цифрового изображений

Типовые варианты:

1. Синтаксис

function [r,c,hnew]=peaks(h,num,thrshold,nhood)

• numpeaks: заданное максимальное количество поисковых максимумов,

• threshold: пороговое значение для локальных максимумов,

• nhood: размер окрестности максимума (положительное нечетное число),

• r, c: координаты максимумов,

• hnew: пространство Хафа с найденными максимумами

• Если nhood не задан, то он будет принят равен минимальному нечетному число, не меньше size(h)/50.

• Если threshold не задан, то он будет принят равен половине максимального значения пикселей изображения h (т.е. 0.5max(H(:))).

• Если numpeaks не задан, то он будет принят равен 1.

2. Алгоритм

2.1. Инициализация матрицы hnew=h, размера векторов r и c k=0.

2.2. Найти максимум матрицы hnew. Если бы были много таких, то запомнить первый.

- инициализация максимума max=hnew(1,1);

- инициализация координат максимума pmax=1,qmax=1;

- сканировать изображение hnew, если пиксель hnew(i,j)>max то присваивать максимуму значение hnew(i,j) координатам максимума координаты данного пикселя:

- цикл i по строкам

- цикл j по столбцам

- если hnew(i,j)>max то pmax=i, qmax=j;

2.3. Если значение найденного максимума не меньше порога threshold, записать координаты максимума в r и c.

- если max>=threshold то

k=k+1;

r(k)=pmax, c(k)=qmax;

2.3.1. Определить координаты всех соседних элементов, находящихся в окрестности данного максимума.

p1=pmax-(nhood(1)-1)/2; p2=pmax+(nhood(1)-1)/2;

q1=qmax-(nhood(2)-1)/2; q2=qmax+(nhood(2)-1)/2;

2.3.2. Если ячейки находятся вне пространства параметров по направлению ρ, их просто не учитывать

- если p1<1 то p1=1;

- если p1>M то p1=M; % M - число строк изображения h

2.3.3. Если максимум находится в самых краях матрицы, то необходимо использовать зеркальное свойство преобразования Хафа на левом и правом краях пространства параметров для определения координат точек окрестности.

- цикл i от p1 до p2

- itemp=i;

- цикл j от q1 до q2

- jtemp=j

- если j<1 то

j=N+j; % N - число столбцов изображения h

i=M-i+1;

- если j>N то

j=j-N;

i=M-i+1;

2.3.4. Обнулить все соседние ячейки.

hnew(i,j)=0;

i=itemp;j=jtemp;

2.4. Повторить п. 2.2, 2.3 до тех пор, пока желаемое число максимумов num не будет найдено.

3. Варианты

№	a	b	N
1	1,6	10,50	3,4
2	2,4	1,21	4,3
3	5,3	5,30	3,3
4	10,5	6,7	4,4
5	4,4	12,16	5,5
6	8,7	15,30	4,5
7	10,4	20,5	6,5
8	15,3	31,17	4,6
9	19,23	13,27	3,6
10	13,38	3,29	3,5

Зачет с оценкой (4 семестр).doc

Промежуточная аттестация №1

Зачёт

Семестр:

Вид контроля:

Вопросы:

1. Методы получения цифрового изображения на борту ЛА

2. Модель оптической системы

3. Влияние оптических эффектов на получение изображения.

4. Методы компенсации оптических эффектов.

5. Стандарты представления изображений.

6. Повышение резкости изображений при частотной фильтрации.

7. Детекторы и дескрипторы.

8. Корреляционная обработка в системах технического зрения.

9. Классификация объектов.

10. Алгоритмы пассивной оптической локации.

11. Алгоритмы систем предупреждения приближения к препятствию.

12. Алгоритмы выделения и сопоставления объектов.

Версия: AAAAAAUpyZQ Код: 000013366

Характеристики

Список файлов учебной работы