Digitální zpracování obrazů - zkouška

Zkouškové termíny

Průběh zkoušky

Zkoušeni mohou být jen ti studenti, kteří získali zápočet ze cvičení. Zkouška začíná písemkou, na jejíž vypracování je 60min. Z písemné zkoušky mohou studenti získat maximálně 20 bodů. Body získané ze cvičení (max. 5 bodů) se přičtou k bodům z písemky.

Studentovi může být na základě výsledků písemné části nabídnuta známka bez dalšího zkoušení. Délka ústního zkoušení bude typicky 5-20 minut na jednoho studenta.

Hlavní částí hodnocení bude získaný počet bodů ze cvičení a z písemky. Ústní část slouží zejména k potvrzení jeho oprávněnosti.

Korespondence mezi získanými počty bodů a známkou bude určena dle skutečné náročnosti písemky. Zhruba lze říci, že k absolvování zkoušky (t.j. k získání alespoň hodnocení prospěl) bude potřeba získat alespoň polovinu bodů.

Okruhy a příklady otázek ke zkoušce

Kromě níže uvedených otázek je potřeba znát i věci probrané na cvičení.

1. Co je to digitální obraz? Jak vzniká? Co je to pixel?
2. Spetrální rozdělení energie ve světle. Dichromatický model odrazu světla na rozhraní. Spekulární a difůzní odraz. Lidské vnímání barvy. Druhy osvětlení z hlediska barevnosti, barva dokonale černého telesa jako funkce teploty. Reprezentace barev, míchání barev.
3. Bodové transformace jasu. Transformace jasové stupnice, gamma korekce, prahování, ekvalizace histogramu, korekce nehomogenity osvětlení.
4. Geometrické transformace. Homogenní souřadnice. Reprezentace translace, rotace, změny měřítka, afinní transformace a homografie v homogenních souřadnicích. Invariantní vlastnosti transformací. Hledání geometrické transformace z bodových korespondencí metodou nejmenších čtverců. Implementace transformace na diskrétní mřížce.
5. Geometrické transformace - příklad 1: Mějme transformaci z obrázku do obrázku ve tvaru y = H*x, kde x, y jsou homogenní souřadnice bodů (tj. vektory o 3 složkách) a H je matice 3x3. Jaký tvar má matice H pro podobnostní transformaci (tj. složení translace, rotace a měřítka)?
6. Geometrické transformace - příklad 2: Definujte afinní transformaci ve 2D (tj. mapující dvojrozměrné body na dvojrozměrné body). Jaký je minimální počet párů korespondujících bodu, ze kterých ji lze spočítat?
7. Lokální operace předzpracování. Odstranění šumu průměrováním. Aplikace na jediný obraz. LTI filtry, specifika diskrétní reprezentace. Diskrétní konvoluce, masky. Aproximace Gaussova filtru, binomický filtr. Separabilita. Nelineární filtrace. Rotující maska. Mediánová filtrace.
8. Lineární integrální transformace. 2D Fourierova transformace (FT), inverzní Fourierova transformace, existence FT. Vlastnosti FT. Diskrétní Fourierova transformace. Rychlá Fourierova transformace. Souvislost s konvolucí. Spektra. FT speciálních signálů.
9. Segmentace. Prahování, volba prahu. Hranové metody, relaxace hran. Metody segmentace založené na oblastech (region growing).
10. Detekce hran. Cannyho hranový detektor.
11. Segmentace jako problém hledání minimálního řezu grafu.
12. Problém korespondence, lokalizace. Zobrazení 3D světa (pinhole camera). Projektivní transformace (homografie). Klasifikace projektivních transformací. Čtyřbodový algoritmus.
13. Registrace obrazů (rigidní a nerigidní). Co to je, aplikace. Deformace (warping), vztah k interpolaci a k registraci. Klasifikace registračních metod - prostor příznaků, prostor parametrů, kritéria podobnosti, strategie hledání. l-normy, korelace, vzájemná informace. Regularizace. Vícerozměrná optimalizace. Vícerozlišení (multiresolution). Klíčové body, hledání, interpolace, thin-plate splines.
14. Detekce geometrických primitiv (přímek, rohů, kružnic, elips) metodou RANSAC a Houghovou transformací. Harrisův detektor "rohů". Scale-invariantní detektory.
15. Algoritmus RANSAC, popis, složitost, a použití.
16. Houghova transformace, popis, složitost a použití.
17. Detekce třídy obrázku (např. tváří) metodou Adaboost.
18. Wavelets. Motivace, aplikace. Baze, ortogonalita, ortonormalita, nalezení koeficientů. Lineární (vektorový) prostor. Analýza časově proměnných signálů. Scalogram, STFT (short-time Fourier transform). Gabor wavelet, mexican hat wavelet. Spojitá waveletová transformace (CWT), její použití a inverze. Dyadické wavelet systémy. Haarova báze. Scaling function, wavelet function. Multiresolution spaces. Filtry generující wavelety, wavelet rovnice, rovnice dilatace. Banky filtrů, perfektní rekonstrukce. Diskrétní wavelet transformace (DWT).
19. Textura. Definice, příklady, vlastnosti, aplikace. Texturní primitiva, prostorová struktura, statistické vlastnosti. Silné a slabé textury. Popis textury - histogram, porovnání histogramu (xi2 test), spektrum, autokorelace, kookurenční matice, momenty a jejich výpočet, wavelet analýza, Haralickovy příznaky.
20. Aktivni kontury a jejich aplikace. Popisy krivek - parametricke a neparametricke. Popis evoluce křivky - externí/interní síla a energie. Příklady. Level sets (křivky úrovní).
21. Point distribution models - popis třídy tvarů. Vlastní čísla a vektory kovarianční matice, principal component analysis (PCA), point distribution models. Aplikace pro popis obličeje, tvaru kosti, či ruky.
22. Metody rozpoznávání otisků prstů.