Matematika, Jelek és rendszerek, Programozás, Képfeldolgozás és számítógépes grafikai alapismeretek

A kötelező előtanulmányi rend az adott szak honlapján és képzési programjában található.

A számítástechnika fejlődésével a képi információk automatikus kiértékelése napi gyakorlattá vált a minőségellenőrzés, folyamatirányítás, navigáció, biztonságtechnika, orvosi diagnosztika és számos egyéb területen. Az egyre jobb minőségű megjelenítő technikák alkalmazásával a grafikus szimuláció és a teleoperáció hétköznapi technológiákká vált. A tantárgy célja a korszerű számítógépes képfeldolgozási és megjelenítési eljárások elveinek és alkalmazásának készségszintű megismertetése, a távfelügyelt autonóm ipari folyamatok és az autonóm árművezetés kezelésében kulcsszerepet játszó virtuális technikák bemutatása.

1. Az emberi látás működése, háromdimenziós érzékelés. A térérzet komponensei, a monokuláris és binokuláris érzékelés alapjai. A látványt leíró függvények fogalma, matematikai tulajdonságai. Színrendszerek. A térbeli látvány leképzésének matematikai modellje. Az intenzitás és a távolságadatok közötti összefüggés. A reflexiós modellek szerepe a képértelmezésben.

Koordináta transzformációk, kamera modellek és kalibrációs eljárások. Alapvető érzékelő eszközök. Képbeviteli berendezések illesztési kérdései- esettanulmány. (6 óra ea +2 óra gy)

2. Getting started: A képi információ feldolgozásának alapjai. Bináris képek feldolgozása. Matematikai morfológiai alapok. Geometriai tulajdonságok mérése. A valósidejű realizáció kérdései.. Topológiai tulajdonságok analízise. Additív halmaz tulajdonságmérték fogalma. Euler-szám fogalma. Ipari alkalmazási példák. (6 óra ea +2 óra gy)

3. A képek előkészítő feldolgozása. Fourier transzformáció. Mintavételezés, kvantálás hatása. Egyéb tér-transzformációk. Hisztogram transzformációk. Szűrések a tér- és a frekvenciatartományban. Képszegmentálás matematikai modellje. Szintek hasonlóságán alapuló szegmentálás. Gyors változásokon alapuló szegmentálási eljárások. Hough transzformáció. Mozgásalapú szegmentálás. Textúra szegmentálás. Biztonságtechnikai és közlekedési alkalmazási példák (6 óra ea +2 óra gy).

4. Gyors objektumkövetési módszerek. Optikai áramlás. Szinek, élek, textúrák követése. SSD algoritmus. Vizuális visszacsatolás. Navigációs, felhasználó követési alkalmazási példák.  (3+1 óra)

5. Tulajdonság reprezentáció. Objektumfelismerési (osztályozási) módszerek. Aktív látás.   Képtömörítési eljárások,. Keresés képi adatbázisokban. Teleoperációs alkalmazási példák. (6+2 óra)

6. Korszerű képfeldolgozó programkönyvtárak lehetőségeinek összehasonlítása, alkalmazástechnikája (pl. Halcon, Matlab, ITK, openCV, LabView). Egyszerűbb képfeldolgozási problémák alternatív megoldásainak bemutatása. (3+1 óra)

7. Korszerű képmegjelenítési eszközök (pl. HMD, polárszűrős, anaglif, shutter, holoTV) és alkalmazott renderelési módszerek. 3D megjelenítés, térhatású megjelenítők tervezése és alkalmazása. „Hagyományos” képek átszámítása sztereo megjelenítés céljából. Bemerüléses virtuális valóság a teleoperációban. Orvosi és telerobotikai példák. (6+2 óra)

8. Szimulátor rendszerek. Hardver in the Loop szimulációval támogatott terméktervezés és –tesztelés. Járműipari alkalmazási példák. (3+1 óra)

9. IP alapú képátvitel. DSP alapú intelligens kamerák. Valósidejű képfeldolgozás. Real-time eljárások és architektúrák.  Gyártásautomatizálási alkalmazási példák. (3+1 óra)

A tárgy ismeretanyaga előadásokon, az esettanulmányok a gyakorlatokon kerülnek ismertetésre. A gyakorlatokhoz minden hallgató önállóan dolgoz fel egy-egy esettanulmányt. A félév során a hallgatók egy házi feladatot készítenek, amely egy gyakorlati alkalmazás (rész) megoldását tartalmazza.

1. A szorgalmi időszakban:

esettanulmány, házi feladat és zárthelyi. Az esettanulmány irodalmi adatokra, a házi feladat önálló programozási feladatra irányul. A zárthelyi az elméleti anyag elsajátítását ellenőrzi, és azt a 10. oktatási héten írjuk.

1. A vizsgaidőszakban:

a vizsga írásbeli.

1. Elővizsga:

Nincs.

A házi feladat elkészítése a pótlási héten pótolható.

A zárthelyi pótlására a szorgalmi időszak utolsó hetén van lehetőség.

A házi feladat elkészítéséhez egy alkalommal, valamint minden vizsga előtt konzultációs lehetőséget biztosítunk.

·          Óravázlat mélységű tematika és slideok         

·         R. Gonzales: Digital Image Processing, Addison-Wesley, ISBN 0-201-50803-6

·         Besl, P.J.: "Surfaces in range image understanding". Springer, 1988.

A programban résztvevő hallgatók nagyobb mérnöki gondolkodást igénylő feladatokat kapnak, így nagyobb gyakorlatot szerezhetnek. Komolyabb önállóan feldolgozandó szakirodalom alapján mélyebb szakmai ismeretre is szert tehetnek

IMSc pontokat a hallgatók szerezhetnek zárthelyi dolgozatban és vizsgán (5-5 pont), amelyhez a számonkérésen extra feladatokat kell megoldaniuk. További 10 pont szerezhető magasabb szintű otthoni irodalomfeldolgozással.

Az IMSc pontok megszerzése a programban nem résztvevő hallgatók számára is biztosított.