Vedere Artificială

Obiective curs

Intelegerea modului de functionare a unui sistem de vedere artificiala. Cunoasterea modalitatilor de reprezentare a imaginilor numerice. Insusirea cerintelor privind achizitia si memorarea imaginilor. Formarea si conversia analog-numerica a imaginilor alb-negru si color. Insusirea modului de functionare a unei camere de luat vederi si de cuplare a acesteia cu sistemele de calcul. Deprinderea metodelor si tehnicilor specifice de prelucrare a imaginilor (prelucrare primara, de nivel mediu si de nivel inalt) in scopul imbunatatirii reprezentarii si in scopul extragerii informatiei. Evidentierea unor structuri hardware si software de prelucrare in timp real a imaginilor. Analiza si interpretarea imaginilor complexe: texturi si fractali. Prezentarea unor aplicatii tipice ale vederii artificiale: roboti industriali, imagistica medicala, control automat, coduri de bare. La finalul cursului si al laboratorului, studentii vor fi capabili sa achizitioneze si sa prelucreze imagini in scopul imbunatatirii reprezentarii si in scopul segmentarii si clasificarii obiectelor din imagini.

Obiective laborator

Deprinderea modului de achizitie a imaginilor cu ajutorul camerelor de luat vederi liniare si matriceale. Implementarea unor algoritmi de imbunatatire a reprezentarii imaginii (eliminare zgomot, segmentare, determinare contur). Implementarea unor algoritmi de extragere a trasaturilor. Implementarea unor algoritmi de recunoastere a formelor de tip imagine. Modalitati de implementare a unor structuri hardware de prelucrare primara in timp real. Arhitecturile hardware si software pentru prelucrarile de imagine vor avea o structura modulara.

Conținut curs

  1. Sisteme de vedere artificiala. Caracterizari.
  2. Etapa senzoriala.
  3. Reprezentarea imaginilor.
  4. Prelucrarea primara.
  5. Extragerea trasaturilor.
  6. Imagini complexe: texturi si fractali.
  7. Prelucrarea de nivel inalt. Recunoasterea formelor.
  8. Aplicatii in robotica si medicina.

Conținut laborator

  • Achizitia imaginilor de la camerele de luat vederi liniare.
  • Achizitia imaginilor de la camerele de luat vederi matriceale.
  • Calculul si interpretarea transformatei Fourier a imaginii. Calculul si interpretarea transformatei Walsh a imaginii.
  • Implementarea unor algoritmi locali pentru reducerea zgomotului.
  • Interpretarea histogramelor de imagine si segmentarea imaginii.
  • Implementarea unor algoritmi pentru extragerea liniilor de contur.
  • Implementarea unor algoritmi de extragerea trasaturilor geometrice.
  • Implementarea unor algoritmi de clasificare a imaginilor simple pe baza functiilor de decizie.
  • Implementarea unor algoritmi de clasificare a imaginilor bazati pe metoda suprapunerii cu modelul si pe metoda arborelui binar de decizie.
  • Implementarea unor automate finite pentru clasificarea imaginilor simple pe baza analizei sintactice.
  • Implementarea unor algoritmi de extragere a trasaturilor din imagini cu texturi, bazati pe matricele de co-ocurenta.
  • Algoritmi pentru calculul dimensiunii fractale.
  • Stabilirea temelor de casa. Predarea si sustinerea temelor de casa.
Scroll to Top