English

Visokošolski učitelji: Kovačič Stanislav
Sodelavci: Perš Janez



Opis predmeta

Vsebina:

  • Uvod v računalniški vid. Področja uporabe in smeri razvoja.
  • Osnove vidnega zaznavanja, nastanek slike, vidno zaznavanje pri ljudeh.
  • Modeliranje in kalibracija sistemov za vidno zaznavanje.
  • Stereo vid. Stereo vid pri ljudeh. Modeliranje stereo sistemov. Epipolarna geometrija. Kalibracija stereo sistemov. Kalibracija "oko-roka".
  • Tehnike osvetlitve, strukturirana svetloba.
  • Pojavnost barv, predstavitev barv - barvni prostori.
  • Osnovno o predobdelavi, izboljšanju in obnavljanju slik.
  • Osnove analize slik, analiza robov, oglišč, področij, oblik.
  • Analiza zaporedij slik in videa, optični tok, polje gibanja.
  • Izbrani primeri uporabe na področjih avtomatike in robotike.
  • Spoznavanje osnovnih načel in tehnologij vidnega zaznavanja v inteligentnih sistemih avtomatike in robotike.

UN2-1-AI-RV-V1

Cilji in kompetence:

Spoznavanje osnovnih načel in tehnologij vidnega zaznavanja v inteligentnih sistemih avtomatike in robotike.

Predvideni študijski rezultati:

Razumevanje osnovnih sestavin vidnega zaznavanja v sistemih avtomatike in robotike.

Metode poučevanja in učenja:

  • Predavanja - teoretične osnove s praktičnimi prikazi.
  • Laboratorijske vaje - priprave na praktično delo, praktično delo s sodobnimi razvojnimi orodji.
  • Domača projektna naloga.





Gradiva

Temeljni literatura in viri:

  1. D. Forsyth, J. Ponce, Compuer vision, a modern approach, Prentice Hall, 2003.
  2. E. Trucco, A. Verri, Introductory techniques for 3-D computer vision, Prentice Hall, 1998.
  3. M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle, Image processing, analysis and machine vision, Chapman and Hall Computing series, 1993.







natisni stran