Обработка изображений

ТРУДОЕМКОСТЬ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 ЗЕТ (180 час.).

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью дисциплины является формирование у студентов теоретической базы цифровой обработки изображений как дискретных двумерных сигналов, и ознакомление с методами и средствами компьютерной обработки изображений. В процессе изучения курса студенты знакомятся с современным состоянием проблемы обработки изображений и основными методами решения задачи. Основной задачей изучения дисциплины является приобретение студентами прочных знаний и практических навыков в области, определяемой основной целью курса.

МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Дисциплина «Обработка изображений» относится к числу дисциплин профессионального цикла вариативной (профильной) части дисциплин. Успешное овладение дисциплиной предполагает предварительные знания математического анализа, дифференциальных уравнений, численных методов, теории вероятностей и математической статистики в объеме, предусмотренном направлением подготовки «Прикладная математика и информатика», а также навыки программирования на языках высокого уровня. Изучение данной дисциплины необходимо для освоения дисциплин: «Современные компьютерные технологии», «Математическое моделирование», «Обработка и анализ данных с помощью нейронных сетей» и в научно-исследовательской работе.

ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Процесс изучения дисциплины «Обработка изображений» направлен на формирование следующих общекультурных (ОК) и профессиональных компетенций (ПК):

  1. Выпускник должен обладать способностью иметь представление о современном состоянии и проблемах прикладной математики и информатики, истории и методологии их развития (ОК-2);
  2. Выпускник должен обладать способностью использовать углубленные теоретические и практические знания в области прикладной математики и информатики (ОК-3);
  3. Выпускник должен обладать способностью самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе, в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности, расширять и углублять своё научное мировоззрение (ОК-4);
  4. Выпускник должен обладать способностью проводить научные исследования и получать новые научные и прикладные результаты (ПК-1);
  5. Выпускник должен обладать способностью разрабатывать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и задач (ПК-2);
  6. Выпускник должен обладать способностью углубленного анализа проблем, постановки и обоснования задач научной и проектно-технологической деятельности (ПК-3).
В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать:
  1. теорию цифровой обработки сигналов и методы обработки изображений;
  2. основные алгоритмы компьютерной обработки изображений и их практическую ценность.
Уметь:
  1. использовать методы и средства компьютерной обработки изображений;
  2. реализовать математические модели обработки изображения в виде программных модулей.
Владеть: IT-методами для реализации решений в области прикладной математики и информационных технологий по профильной направленности ООП магистратуры.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ. ОСНОВНЫЕ РАЗДЕЛЫ
Основные понятия компьютерной обработки изображений; Улучшение визуального качества изображений путем поэлементного преобразования; Реставрация и улучшение изображений; Обработка и выделение контуров изображения; Статистический анализ изображений; Методы математической морфологии; Спектральные методы обработки изображений; Распознавание образов.

ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Лекции, лабораторные работы.

ФОРМА АТТЕСТАЦИИ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.

Методические материалы:

  1. Тарасенкова А.В. Обработка изображений. Методические указания по практическим занятиям, самостоятельной и индивидуальной работе магистров всех форм обучения для направления 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» / А.В. Тарасенкова – Томск: ТУСУР, 2016. – 9 с.