Анализ изображений и видео, часть 1

Санкт-Петербург, осень 2014

Описание

Курс познакомит слушателей с основными практическими задачами и методами в области анализа изображений и видео. Мы начнем с разбора классических алгоритмов пространственной и частотной обработки изображений (сглаживание изображений, повышение резкости, выделение контуров, и т.д.). Далее перейдем к более сложным и интересным задачам, таким как представление и сравнение изображений, индексирование и поиск по подобию, поиск нечетких дубликатов в коллекциях изображений, классификация, распознавание объектов, сегментация изображений и видео, обнаружение текста, обнаружение и распознавание лиц, вычитание фона и слежение за объектами в видео, и другие.

Курс будет состоять из лекций и практических занятий, будут даваться задачи для самостоятельного решения дома. В рамках курса у студентов будет возможность узнать и опробовать на практике классические алгоритмы; прочесть множество научных статьй; реализовать самостоятельно алгоритмы, описанные в статьях; поставить ряд экспериментов; предложить и реализовать свои собственные идеи по решению практических задач.

Осенью 2014 года запись лекций курса не ведётся, по ссылке можно найти лекции осени 2012. Обратите внимание, что прочтения могут немного отличаться.

Преподаватели

Список лекций

Введение в анализ изображений

Введение

  • Зачем нужен анализ изображений?
  • Почему это сложно?

Зрение человека и цифровое представление изображений

  • Зрительное восприятие человека
  • Модели цвета
  • Цифровые изображени
Обработка изображений

Изображение, как двумерный сигнал.

  • Пространственное и частотное представление изображений
  • Спектральный анализ
  • Градационные преобразования
  • Гистограммы
  • Линейная и нелинейная фильтрация
  • Пространственные и частотные фильтры
  • Теорема о свертке
  • Сглаживающие фильтры
  • Фильтры повышения резкости
Image Processing 2

Основы фильтрации и морфологии для выделения семантических компонент на изображении.