Výuka probíhá formou přednášek s využitím prezentací doplněných praktickými ukázkami. Cvičení jsou zaměřena na samostatnou i skupinovou práci studentů, kteří programují a analyzují obrazová data. Důraz je kladen na aktivní zapojení, praktické ověřování poznatků a průběžnou zpětnou vazbu. 1. Digitální obraz a jeho reprezentace 2. Jas, kontrast, prahování, jasové operace 3. Geometrické transformace a operace nad více obrazy 4. Filtrování: konvoluce, detekce hran, nelineární filtry 5. Barevné obrazy a kanálová analýza 6. Topologické vlastnosti a komponenty obrazu 7. Matematická morfologie 8. Základy segmentace a detekce objektů 9. Fourierova transformace a frekvenční analýza
|
-
Gonzales, R. C., Woods, R. E. (2017). Digital Image Processing. Prentice Hall.
-
Hughes, J. F., van Dam, A., McGuire, M., Sklar, D. F., Foley, J. D., Feiner, S. K., Akeley, K. (2013). Computer Graphics: Principles and Practice. 3rd Edition; Pearson Education.
-
Manish Kashyap. (2025). Digital Image Processing Using Python: A comprehensive guide to the fundamentals of digital image processing. BPB Publications.
-
Solem, J. E. (2012). Programming Computer Vision with Python: Tools and Algorithms for Analyzing Images. Oreilly Media.
-
Steve Marschner, Peter Shirley. (2015). Fundamentals of Computer Graphics 4th Edition. A K Peters/CRC Press.
-
Žára, J., Beneš, B., Sochor, J., Felkel, P. (2004). Moderní počítačová grafika, 2. vyd. Brno, Computer Press.
|