Материалы по курсу "Математические основы цифровой обработки изображений"

Фактические темы лекций за 2018/2019 учебный год:

1. 08.10.2018 Свет. Цвет. Цветовые пространства.
2. 15.10.2018 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.

Контрольные задания:

1. Обосновать формирование изображения беря во внимание, что датчик состоит из площадных сенсоров света.
2. Формироание змкнутых линий уровня в изображениях ограниченной вариации.
3. Показать, что производную можно взять путем фильтрации.

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? С точки зрения реализации в чем преимущество попиксельных преобразований?
4. Что есть глобальное преобразование изображения? Чем оно является с точки зрения линейной алгебры? Назвать известные глобальные преобразования.
5. Что есть оконное преобразование? Доказать разрешающую способность. Привести примеры.

Перечень основной учебной литературы:

1. Stéphane Mallat, "A Wavelet Tour of Signal Processing", Academic Press, 3rd ed. (2008)
2. William Pratt, "Digital Image Processing", John Wiley & Sons, Inc., 4th ed. (2007), 3rd ed. (2001), 2nd ed. (1991)
3. Rafael Gonzalez, Richard Woods, "Digital Image Processing", Prentice Hall, 3rd ed. (2007), 2nd ed. (2002)
4. David A. Forsyth, Jean Ponce, "Computer Vision: A modern Approach", Pearson, 2nd ed. (2011), 1st ed. (2002)

Перечень дополнительной учебной литературы:

1. Richard Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications", Springer, 2011, draft