Számítógépes látórendszerek
A tárgy honlapját hamarosan elkészítjük, egy kis türelmet kérünk...
Addig is a tárgy során megismert témák:
- I. Képfeldolgozás alapjai (Vajda Ferenc)
- Kép fogalma, pixel, pixeltömb. Kép és videofolyam létrehozása. Képek alapvető hibái, zaj torzítások. Fekete fehér, színes képek. 3D képek létrehozása. Képfeldolgozás és számítógépes látás fogalma
- Kép előkészítése, feldolgozása. Képtartalom javítása. Zajszűrési technikák. Konvolúció. Színkorrekció, kontraszt, hisztogram. Geometriai torzítás kiküszöbölése
- Kép feldolgozása frekvenciatartományban. Fourier transzformáció, FFT. Szűrések
- Szegmentálás. Küszöbözés, többcsatornás küszöbözés. Textúra alapú szegmentálás. Egyéb megoldások, K-Means, Meanshift.
- Bináris képek kiértékelése. Bool műveletek. Erózió, dilatáció. Nyitás, zárás. Csontvázasítás
- Tulajdonságalapú mérések. Méretek, felület, hossz, görbület. Számlálás. Egyenes/szakasz, kör/ellipszis.
- Osztályozás, lényegkiemelés. Template matching. Többdimenziós osztályozás. Tanuló rendszerek.
- II. 3D képfeldolgozás (Szemenyei Márton)
- Kép koordinátarendszerének megválasztása, következmények.
- Projektív geometria szükséges technikái.
- A projektív képalkotás modellje, kameramodell, kameramátrix, valódi optikák.
- Geometriai mérések: Gradiensek és magasabb deriváltak, momentumok, kaszkád Hough.
- Optical flow, Lucas-Kanade, KLT, Farneback. Harris detektor, szubpixeles pontosság kérdése.
- Hiearchikus feldolgozás sémája, alulmintavételezés kérdései, geometriai transzformációk a képen, ill. a méréseken.
- Projekciós mátrix és 6 pontos kamerakalibráció, elmélet. 3 sakktáblás kalibráció, 3D Tracking markerekkel, sok kamerával. A lineáris algebra numerikus módszereinek elérhetősége: Matlab, Eigen, TNT. OpenCV
- Epipoláris geometria, esszenciális mátrix, fundamentális mátrix.
- A 3D rekostrukció, bizonytalanasága: globális transzformációra nézve, ill. a rekonstrált távolságokra nézve, elfajuló esetek, praktikus problémák.
- Képpárosítás: A megoldandó feladat, robusztus feldolgozási fokozatok.
- SIFT módszer, elmélet, a Gaussz szűrő kitüntetett szerepe, praktikák, paraméterek, fontosabb alternatívák.
- III. Valósidejű látórendszerek (Vajda Ferenc)
- Valósidejűség a gépi látás során. Az alapvető módszerek használhatósága különféle környezetekben. Kis erőforrást biztosító rendszerek.
- SIMD megoldások. Adatfolyamfeldolgozás. GPU. Elérhető eszközök, tulajdonságaik. Párhuzamos algoritmusok. Előfeldolgozás GPU-n, szűrések, küszöbözés, torzításmentesítés. Frekvenciatartománybeli megoldások
- DSP alapú feldolgozás. SIMD-közeli megoldások, SWAR. Integrált eszközök
- Hardveralapú megoldások. Programozható hardver. Lehetőségek. Előfeldolgozás, szűrések, küszöbözés, torzításmentesítés. Pipeline megoldások, Super-pipeline, programozható pipeline. Újrakonfigurálható megoldások.
- APS (CMOS) alapú előfeldolgozás. CNN. Eseményalapú optikai érzékelők, vonalkamera.
- Feldolgozás elosztott hálózaton. Particionálás. Feladat megfogalmazása párhuzamosítható lépésekre.