Mô tả môn học xử lý video

THÔNG TIN MÔN HỌC
Tên tiếng Anh: Digital Image Processing

MÔ TẢ MÔN HỌC
Nội dung của môn học cung cấp cho sinh viên kiến thức cơ bản của lĩnh vực xử lý ảnh để ọ có thể làm việc thuận lợi trên dữ liệu ảnh cũng như tiếp tục nghiên cứu chuyên sâu về Thị giác máy tính. Sinh viên sẽ được giới thiệu những bài toán xử lý ảnh cơ bản gắn liền ới hoạt động sử dụng ảnh của con người, bao gồm tăng cường ảnh, phục hồi ảnh nhiễu, út trích đặc trưng, v.v. trên ảnh xám và ảnh màu. Nhiều giải pháp được đề ra cho mỗi bài oán, đòi hỏi sinh viên phải rèn luyện kỹ năng phân tích đánh giá để có thể chọn được ứng iên phù hợp cho bài toán thực tế cần giải quyết. Phần cuối môn học cập nhật cho sinh viên hành tựu nghiên cứu xử lý ảnh bằng học sâu. Sinh viên được tạo điều kiện thực hành, sử ụng công cụ để kiếm chứng điều đã học và thu được kinh nghiệm áp dụng thực tiễn.

MỤC TIÊU MÔN HỌC
Sau khi hoàn thành môn học này, sinh viên có thể:
• ghi nhớ thuật ngữ của chuyên ngành xử lý ảnh và sử dụng thuật ngữ đúng ngữ cảnh
• định nghĩa các bài toán xử lý ảnh cơ bản như tăng cường ảnh, phục hồi ảnh nhiễu, iến đổi Wavelet trên ảnh, rút trích đặc trưng ảnh, v.v.
• định nghĩa hệ màu trong xử lý ảnh và thao tác chuyển đổi hệ màu
• cài đặt thành công các giải thuật xử lý ảnh cơ bản được giới thiệu trong môn học
• nhận diện ưu và khuyết điểm của mỗi giải pháp xử lý ảnh và chọn lựa giải pháp phù ợp với bài toán cần giải quyết
• nhận biết những vấn đề mới trong xử lý video số so với xử lý ảnh số tĩnh

YÊU CẦU CỦA MÔN HỌC
Sinh viên cần phải
• xem nội dung bài giảng của tuần tương ứng trước khi đến lớp
• ôn tập nội dung bài giảng của tuần tương ứng sau khi đến lớp
• tự giác đọc thêm tài liệu tham khảo nếu cần thiết
• thực hiện đầy đủ và nghiêm túc hệ thống bài tập do GVLT, trợ giảng và GVTH giao

TÀI LIỆU MÔN HỌC
Sách tham khảo
[1]. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, “Digital Image Processing”, third edition, 2008. [Textbook]
[2]. Richard Szeliski, “Computer Vision: Algorithms and Applications”, 2011
[3]. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins, “Digital Image Processing Using MATLAB”, second edition, 2009.
Website tham khảo
[1]. OpenCV Tutorial: //opencv.org/
[2]. Digital Image Processing book: //www.imageprocessingplace.com/
Công cụ sử dụng
[1]. OpenCV
[2]. Visual Studio C++

KẾ HOẠCH GIẢNG DẠY
Tuần Ngày Nội dung Bài đọc liên quan Bài tập về nhà/
Bài tập nhóm
1 02/10 Introduction to Digital Image Processing
Digital Image Fundamentals
Lecture 01-02, Textbook Chap.1&2
Appendix A
Homework 01
2 09/10 Intensity Transformation and Spatial Filtering
Lecture 03, Textbook Chap.3
Homework 02
3 16/10 Introduction to OpenCV
Fourier Transform
Filtering in Frequency Domain
Appendix B
Lecture 04, Textbook Chap.4
Individual Assignment 01
Homework 03
Lab00: Get used to OpenCV
4 23/10 Image Restoration and Construction Lecture 05, Textbook Chap.5 Homework 04
Individual Assignment 02
Lab01: Filtering in Spatial Domains
5 30/10 Color Image Processing Lecture 06, Textbook Chap.6 Homework 05
Individual Assignment 03
Lab02: Filtering in Frequency
Domains

6 06/11 Midterm examination
Edge Detection
Lecture 07 Homework 06
Lab03: Image Restoration
Big Project released
7 13/11 Wavelets and Multiresolution Processing Lecture 08, Textbook Chap.7 Homework 07
8 20/11 Feature Detection and Descriptions Lecture 09, Textbook Chap.11 Homework 08
Lab04: Feature Detection and Descriptions
9 27/11 Video Processing Fundamentals Lecture 10 Individual Assignment 04
10 04/12 Oral presentation – Big Project report Individual Assignment 05
11 11/12 Deep learning in Computer vision
Review for final examination
Appendix C Big Project submission on final xamination day

Upcoming SlideShare

20235

Loading in …3

×

Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864
Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net

Download luận văn thạc sĩ ngành hệ thống thông tin với đề tài: Nghiên cứu xử lý các đoạn video để trợ giúp phát triển tư duy học sinh, cho các bạn làm luận văn tham khảo