Wstęp do przetwarzania obrazów WM-MA-S1-E6-WPO
Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi metodami przetwarzania obrazów cyfrowych, zarówno od strony teoretycznej jak i praktycznej. Przez przetwarzanie obrazów należy rozumieć stosowanie różnych przekształceń zmieniających lub poprawiających ich jakość, podkreślających ich składowe pod kątem lepszej obserwacji, analizy i rozpoznawania oraz doprowadzenie do postaci wygodnej do kodowania.
Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się
E-Learning
W cyklu 2021/22_L: E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy | W cyklu 2022/23_L: E-Learning z podziałem na grupy | W cyklu 2024/25_L: E-Learning | W cyklu 2023/24_L: E-Learning | W cyklu 2020/21_L: E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy |
Grupa przedmiotów ogólnouczenianych
Opis nakładu pracy studenta w ECTS
Poziom przedmiotu
Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się
Typ przedmiotu
Wymagania wstępne
Koordynatorzy przedmiotu
W cyklu 2021/22_L: | W cyklu 2022/23_L: | W cyklu 2024/25_L: | W cyklu 2023/24_L: | W cyklu 2020/21_L: |
Efekty kształcenia
MA1_W08 zna podstawy technik obliczeniowych i programowania, wspomagających pracę matematyka i rozumie ich ograniczenia
MA1_U37 ma umiejętności w zakresie wybranych przedmiotów niezwiązanych bezpośrednio z charakterem odbywanych studiów
MA1_K01 jest gotów do identyfikacji ograniczeń własnej wiedzy i dalszego samokształcenia
Kryteria oceniania
ocena 5: osiągnięty w pełni (bez uchwytnych niedociągnięć),
ocena 4,5: osiągnięty niemal w pełni i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 4: osiągnięty w znacznym stopniu i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 3,5: osiągnięty w znacznym stopniu – z wyraźną przewagą pozytywów – i nie są spełnione kryteria
przyznania wyższej oceny,
ocena 3: osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją i nie są spełnione kryteria przyznania
wyższej oceny,
ocena 2: nie został osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją.
Literatura
Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed. © 2022 Richard Szeliski, The University of Washington
Digital Image Processing Third Edition Rafael C. Gonzalez Richard E. Woods
DIGITAL IMAGE PROCESSING LECTURE NOTES B.E (IVYEAR) Prepared by Dr.S.Vijayaraghavan
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: