Teaching‎ > ‎

Data and Image Processing

УЧЕБНА ПРОГРАМА

 

Курс:  Цифрова обработка на сигнали. (Digital Signal Processing)

Специалност: всички бакалавърски програми на химически факултет

Образователна степен: Бакалавър

Семестър: 8

Тип: Изборен

Хорариум (акад. часа): лекции - 30; упражнения - 30

Кредити:

Лектори: гл. ас. Д-р Михаил З. Аврамов

 

Анотация

Автоматизацията на измерването и управлението на технологичните величини налага все по често много от решенията за управление и контрол да се възлагат на “интелигетни” устройства работещи в реално време. От друга страна в областта на обработката на изображения алгоритмите за обработка на сигнали са неоценими дори при off line работа. С това разбиране е изградена програмата на настоящият курс. Курсът предлага преглед на съвременното състояние на цифровата обработка на сигнали с приложение в областто на машинното зрение и автоматизираното измерване на величини.

 

Програмата е приета на Катедрения съвет на Катедра Физикохимия (протокол № .. /........ г.).

 

Л Е К Ц И И

 

Сигнали, източници на цифрови сигнали, структура на сигнала (1D, 2D, 2D+t сигнали).(2)

 

Фурие трансформация, фурие спектър. Основни свойства. Дискретно преобразувание на Фурие. Бързо преобразувани на Фурие. Конволюция. Теорема на Найкуист.(6)

 

Цифрови филтри. Порядък на филтъра. FIR (Finite Impulse Response) филтри. Рекурсивни IIR (Infinite Impulse Response) филтри. Конструиране на филтри. Нискочестотни, високочестотни и лентови филтри. Филтър на Калман.(8)

 

Цифрова обработка на изображения. Филтри за 2D сигнали. FFT филтри, конволюцията като филтър. Градиент на интензитетета на картина. Намиране на контури. (4)

 

Машинно зрение и разпознаване на образи. Методи на машиннотo зрение. (4)

 

Машинното стереозрение – метод за измерване на геометрични характеристики. Алгоритми и подходи. Глобални и локални методи. Търсене на стереосъответствия. Калибровка на оптична система за стереозрение.(6)

 

 

Л А Б О Р А Т О Р Н И    У П Р А Ж Н Е Н И Я 30 ч

            - Задача1: Фурие преобразувание – свойства. (4x2)

            - Задача2: Бързо фурие преобразувание – ImagJ библиотека за цифрово филтруване на изображение и разработка на DSP алгоритми.(3x2)

            - Задача3: Конструиране на FIR филтри – търсене коефициентите на филтър с желани свойства.(2)

            - Задача4: Работа с FIR филтри – обработка на изображения премахване на шума.(2)

            - Задача5: Конструиране на IIR филтри – търсене коефициентите на филтър с желани свойства.(2)

            - Задача6: Работа с IIR филтри – извличане на полезна информация от картина. Извличане на контури. Параметризация и автоматично измерване на обекти. Разпределение на мезопори в оптични материали.(4)

            - Задача7: Работа с класически 3D алгоритъм за стерео зрение. Възстановяване на микро обекти. Измерване на микро обеми. (3x2)

 

 

Л И Т Е Р А Т У Р А

 

WEB based DSP tutorial. http://www.dsptutor.freeuk.com/

 

Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, John R. Buck : Discrete-Time Signal Processing, Prentice Hall, ISBN 0-13-754920-2

Anthony Zaknich: Neural Networks for Intelligent Signal Processing, World Scientific Pub Co Inc, ISBN 981-238-305-0

Jonathan M. Blackledge, Martin Turner: Digital Signal Processing: Mathematical and Computational Methods, Software Development and Applications, Horwood Publishing, ISBN 1-898563-48-9

Artur Krukowski, Izzet Kale: DSP System Design: Complexity Reduced Iir Filter Implementation for Practical Applications, Kluwer Academic Publishers, ISBN 1-4020-7558-8

Daniel Scharstein, Richard Szeliski. A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms. International Journal of Computer Vision, 47, 7-42. 2002.

 

 

Изисквания

Задължително изпълнение на лабораторния практикум. Два теста по време на семестъра и оценка от работата на упражнения формират крайната текуща оценка.

ĉ
Metrology-lab,
Apr 14, 2016, 2:52 PM
Comments