Материалы по курсу "Введение в цифровую обработку изображений".

Новости:

• Курс начнет свою работу 26 сентября 2022 года. Занятия будут проходить 5ой парой (начало в 16:45) в аудитории 13-11. Отмечу, что 26 сентября будет скорее посвящено настройке ваших компьютеров под занятия. По существу занятия начнутся 3 октября.
• В связи с праздником 4 ноября 5 ноября 2019 занятия не будет.
• В 2019/2020 учебном году занятия будут проходить по вторникам в аудитории 13-15 на 5-ой паре (начало в 16:45). По существу занятия начнутся 17 сентября. 10 сентября будем настраивать OpenCV на ноутбуках у тех кому не удалось установить данную библиотеку самостоятельно, а также ввиду близкой по теме данного спецкурса выступления посетим семинар кафедры Теоретической информатики в аудитории 13-11.
• В 2018/2019 учебном году занятия будут проходить по понедельникам в аудитории 13-15 на 5ой паре (начало в 16:45). По существу занятия начнутся 17 сентября. 10 сентября будем настраивать OpenCV на ноутбуках у тех кому не удалось установить данную библиотеку самостоятельно.

• 23 ноября меня в МГУ не будет: практикум, как и спец-курс, отменяется.

  Практикум проходит в аудитории 13-15.

  В прошлый раз практикум сецкурса в итоге прошел в 13-08. В ближайший четверг все-же постараюсь в 13-15. Иначе опять в 13-08.

  Спецкурс пока не понятно где будет. Либо 13-27 либо 13-15, а может в какой-либо из угловых аудиторий.

  Напоминаю, что слушателям срецкурса необходимо прислать письмо...

• В осенний семестр 2017 г. занятия будут проходить по четвергам в 16:45 в аудитории 13-15 главного здания. Занятия начнутся 28 сентября. На первое занятие по возможности принести ноутбук: занятие будет посвящено установки библиотеки OpenCV.

• 12.12.2016 занятия не будет -- я заслушиваю дипломную работу моего студента с отделения механики (кафедра "Прикладной механики и управления").

• 24.10.2016 занятия не будет -- организм решил именно сегодня немного поболеть.

• С 24.10.2016 занятия переносятся в аудиторию 464.

• С 10.10.2016 занятия переносятся в аудиторию 409.

• В осенний семестр 2016 г. занятия будут проходить по понедельникам в 16:45 в аудитории 438 2-го учебного корпуса.

Год 2018.

Фактические темы лекций:

1. 17.09.2018 Введение в OpenCV.(pdf: просмтр, скачать).
2. 24.09.2018 Обработка изображений.(pdf: просмтр, скачать).
3. 01.10.2018 Бинарные изображения.(pdf: просмтр, скачать).
4. 15.10.2018 Контура.(pdf: просмтр, скачать).

Приблизительные задания:

1. Интерактивное взаимодействие с картинкой, игрушка. Загрузка изображения из файла, отрисовка кривых поверх картинки и что-либо изменяется ползунком/комбинацией клавиш. Например, изменять можно яркость, движение объекта по изображению и тому подобное.
2. Обработка видео. Открывается видео и показывается его видоизмененный вариант. Применение фильтров: добавление шума, искажение цвета, добавление царапин (случайных вертикальных линий и пятен), дергание кадра (вверх/вниз), дергание яркости. Например, старение видео или наоборот его восстановление.
3. Подсчет объектов: круги, квадраты, треугольники, а также их вариации типа квадрат с треугольной дыркой или круг с двумя квадратными дырками. Классификация (ручная), сколько каждого класса. Например, подсчет суммы по монетам (они не перекрываются). В данной задаче рассматривается "идеальный" вариант: фон однотонный. Используются фильтры: сглаживание, пороговые, производная. Поиск контуров.
4. Морфологические операторы. Убрать мелкие дырки. Объединение объектов. Локализация на кадре объекта (дорожный знак, bar/qr код, регистрационный знак автомобиля и тому подобное). Фон произвольная картинка.
5. Считать информацию из найденного объекта (из bar\qr кода, определение дорожного знака, номера на регистрационном знаке автомобиля).
6. 3d-обработка изображений. Гомографии, сопоставление точек, изображений.

Год 2017.

Фактические темы лекций за 2017 год:

1. 28.09.2017 Установка и настройка системы OpenCV(pdf: просмтр, скачать).

Год 2016.

Фактические темы лекций за 2016 год:

1. 26.09.2016 Свет. Цвет. Цветовые пространства.
2. 03.10.2016 Введение в OpenCV. Растровые изображения. Цвета.
3. 10.10.2016 Фомирование растра: как формируются изображение на датчике (Байеровский), кратко о квантовании, Фурье преобразование и т. Кательникова. Что есть цифровая обработка данных: аналоговый сигнал, фильтрация, дискретизация.
4. 17.10.2016 Обход изображения. Фильтры.(pdf: просмтр, скачать).
5. 24.10.2016 Отмененно.
6. 31.10.2016 Дискретное Фурье преобразование. Глобальные и оконные преобразования. Косиносуное/синусное, Хадамар и др. Перечисление иных классов операций над изображением.
7. 7.10.2016 Линейные фильтры: нерерывные и дискретные. Бинарыне изображения. Морфологические операторы (3 на 3). Класс адетивные операторов.
8. 14.10.2016 Класс вычитающих морфологических фильтров. Фильтры сохранающие топологию (по суте, 5 на 5). Нелинейные фильтры (минимум, медиана и тому подобные).
9. 21.10.2016 Посик ребер (резких переходов) в изображении. Линейный фильтр: производная и сглаживание. Фильтр Собеля. Метод Кани.

Контрольные задания:

1. Растровое представление изображения: а)преобразовать изображение в оттенки серого; б)изменить (увеличить/уменьшить) яркость изображения.
2. Баланс белого: а)корректировка баланса белого изображения по выбранной точке (белой/черной/серой); б)реализовать автоматизированный метод, основанный на модели "серого мира".
3. Бинаризация: а)для заданного изображения, выбрав пороговое значение, выполнить бинаризацию изображения; б)используя гистограмму построенную по интенсивностям, найти "хорошее" пороговое значение. Можно считать, что в изображении есть только фон и объект; в)разработать метод цветового квантования изображения, т.е. метод уменьшающий количество цветов в изображении. Фактически строиться палитра дла данного изображения.
4. Подсчет количества объектов: а)применив к изображению бинаризацию из предыдущего задания, посчитать количество объектов; б)посчитать количество объектов в зависимости от некой характеристики, напрмер, исходя из площади. Написать программу, которая считает количество монет разных достоинств (фото сделано с верху, т.е. перспективные искажения отсутствуют.);
5. Приближение контуров:а)Пусть имеется некий (бинарный) объект, например, монета. В общем случае, учитывая перспективную коррекцию, объект будет представлять эллипс. Необходимо найти уравнение этой кривой. *б)Найдя уравнения для каждой из монет, выполнить преспективную коррекцию.

Контрольные вопросы:

1. Откуда берется трех-компонентное представление цветов? Все ли цвета в таком представлении достижимы?
2. Каким образом формируется цифровое растровое изображение? В чем суть теоремы Котельникова?
3. Какие классы преобразований на растровыми изображениями существуют?
4. Что есть глобальное преобразование изображения? Назвать известные глобальные преобразования.
5. Что есть оконное преобразование? В чем их суть? Привести примеры.

Перечень основной учебной литературы:

1. William Pratt, "Digital Image Processing", John Wiley & Sons, Inc., 4th ed. (2007), 3rd ed. (2001), 2nd ed. (1991)
2. Richard Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications", Springer, 2011, draft

Перечень дополнительной учебной литературы:

1. Rafael Gonzalez, Richard Woods, "Digital Image Processing", Prentice Hall, 3rd ed. (2007), 2nd ed. (2002)
2. David A. Forsyth, Jean Ponce, "Computer Vision: A modern Approach", Pearson, 2nd ed. (2011), 1st ed. (2002)