Дигитално процесирање на слика
1. |
Наслов на наставниот предмет |
Дигитално процесирање на слика Digital image processing |
|||||||||||||||||||||||
2. |
Код |
F23L2S095 |
|||||||||||||||||||||||
3. |
Студиска програма |
Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Информатичка едукација, Software engineering and information systems, Примена на информациски технологии, Софтверско инженерство и информациски системи, Компјутерски науки, Компјутерско инженерство, Интернет, мрежи и безбедност, Software engineering and information systems, Стручни студии за програмирање, Стручни студии за програмирање, |
|||||||||||||||||||||||
4. |
Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) |
Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство |
|||||||||||||||||||||||
5. |
Степен (прв, втор, трет циклус) |
Прв циклус |
|||||||||||||||||||||||
6. |
Академска година / семестар 2 / Летен |
7. Број на ЕКТС кредити 6.0 |
|||||||||||||||||||||||
8. |
Наставник |
проф. д-р Андреа Кулаков проф. д-р Ивица Димитровски |
|||||||||||||||||||||||
9. |
Предуслови за запишување на предметот |
Дсикретна математика или Дискретни структури 2 или Математика 2 или Избрани теми од математика |
|||||||||||||||||||||||
10. |
Цели на предметната програма (компетенции): По завршување на курсот се очекува студентот да ги владее и користи основните алатки и методи за обработка на слики.
|
||||||||||||||||||||||||
11. |
Содржина на предметната програма: Предавања: 1. Историски преглед; Видови на слики и уреди за креирање на слики; Приказ на слики; Дигитални слики и пиксели; Компоненти на боја; Преглед на апликации и примери за дигитална обработка на слики; Дигитализација на слика: 2-D семплирање и реконструкција; квантизација; дигитализација; Вовед во OpenCV и Python; Основни операции со слики 2. Трансформации на ниво на пиксели во слики; Хистограм на слики; Констраст и гама на слика; Израмнување на хистограми; Адаптивнио израмнување на хистограми; Простор на бои. 3. Линеарни филтри и конволуција; Измазнување и изострување на слика. 4. Детекција на рабови: методи базирани на градиентот, методи засновани на лапласијанот; спојување на рабови; Сегаментација на слика: сегментација базирана на прагови; сегментација базирана на региони. 5. Морфолошки операции над слика: дилатација/ерозија; отворање/затворање; екстракција на граница; пополнување на региони; екстракција на поврзани компоненти; истенчување; здебелување; скелетонизација. 6. 2-D Фуриеова трансформација и особини. Вејвлети и мултирезолуциско процесирање. Темплејти и пирамиди на слики. 7. Компресија на слика. 8. Детекација на форми во слика и анализа на контури. 9. Извлекување на визуелни карактеристики од слики. Детекација на клучни точки. Речник од визуелни зборови. Панорамски слики. 10. Примена на алгоритми за обработка на слики. 11. Примена на алгоритми за обработка на слики . Вежби: 1. Инсталација и конфигурација на OpenCV и Python; Основни операции во OpenCV и Python 2. Практични примери за трансформации на вредностите на пикселите во слика, пресметување на хистограми и манипулација со контрастот на сликите. 3. Практични примери во OpenCV и Python. 4. Практични примери во OpenCV и Python. 5. Практични примери во OpenCV и Python. 6. Практични примери во OpenCV и Python. 7. Практични примери во OpenCV и Python. 8. Практични примери во OpenCV и Python. 9. Практични примери во OpenCV и Python. 10. Практични примери во OpenCV и Python. 11. Практични примери во OpenCV и Python. |
||||||||||||||||||||||||
12. |
Методи на учење: Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации). |
||||||||||||||||||||||||
13. |
Вкупен расположив фонд на време |
6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа |
|||||||||||||||||||||||
14. |
Распределба на расположивото време |
30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 часа
|
|||||||||||||||||||||||
15. |
Форми на наставните активности |
15.1. |
Предавања- теоретска настава |
30 часови |
|||||||||||||||||||||
15.2. |
Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа |
45 часови |
|||||||||||||||||||||||
16. |
Други форми на активности |
16.1. |
Проектни задачи |
15 часови
|
|||||||||||||||||||||
16.2. |
Самостојни задачи |
15 часови |
|||||||||||||||||||||||
16.3. |
Домашно учење |
75 часови |
|||||||||||||||||||||||
17. |
Начин на оценување |
||||||||||||||||||||||||
17.1. |
Тестови |
0 бодови |
|||||||||||||||||||||||
17.2. |
Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна) |
15 бодови |
|||||||||||||||||||||||
17.3. |
Активности и учење |
0 бодови |
|||||||||||||||||||||||
17.4. |
Завршен испит |
70 бодови |
|||||||||||||||||||||||
18. |
Критериуми за оценување (бодови/ оценка) |
до 50 бода |
5 (пет) (F) |
||||||||||||||||||||||
од 51 до 60 бода |
6 (шест) (E) |
||||||||||||||||||||||||
од 61 до 70 бода |
7 (седум) (D) |
||||||||||||||||||||||||
од 71 до 80 бода |
8 (осум) (C) |
||||||||||||||||||||||||
од 81 до 90 бода |
9 (девет) (B) |
||||||||||||||||||||||||
од 91 до 100 бода |
10 (десет) (A) |
||||||||||||||||||||||||
19. |
Услов за потпис и полагање на завршен испит |
реализирани активности 15.1 и 15.2 |
|||||||||||||||||||||||
20. |
Јазик на кој се изведува наставата |
македонски и англиски |
|||||||||||||||||||||||
|
21. |
Метод на следење на квалитетот на наставата |
механизам на интерна евалуација и анкети
|
|||||||||||||||||||||||
22. |
Литература |
||||||||||||||||||||||||
22.1. |
Задолжителна литература |
||||||||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||||||
|
22.2. |
Дополнителна литература |
|
|||||||||||||||||||||||