Хаф-анализ изображений: от поиска объектов до томографического восстановления

Магистратура 2019/2020

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Науки о данных)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Кафедра технологий моделирования сложных систем

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Ершов Егор Иванович, Ингачева Анастасия Сергеевна

Прогр. обучения: Науки о данных

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс посвящен введению в математические и алгоритмические основы рентгеновской компьютерной томографии. Материал носит как теоретический, так и прикладной характер. Теоретическая часть включает в себя следующие темы: преобразование Радона, преобразование Хафа, быстрое преобразование Хафа, и обращение данных преобразований. В курс входят практические занятия, на которых слушатели освоят навыки работы с томографическими данными, научатся моделировать томографические проекции и применять основные алгоритмы томографической реконструкции.

Цель освоения дисциплины

Освоение основ и базовых приёмов в анализе и обработки изображений. Детальное изучения алгоритма БПХ, способов его применения на практике. Различных его модификаций.
Целью освоения дисциплины является изучение математических и алгоритмических основ компьютерной томографии, приобретение практических навыков работы с томографическими данными.

Планируемые результаты обучения

- пример распознающей системы (OCR или АКТС) - формирование цифровых изображений
- различные свёртки изображений - классификация фильтров; - основные нелинейные фильтров - выделение границ методом Канни
- Интегральное преобразование Радона на плоскости - Преобразование Йона - Преобразование Хафа в анализе изображений - Алгоритмическое различие ПР и ПХ - Натуральная параметризация, число дискретных прямых
Освоение материала по следующим темам:- Интегральное преобразование Радона на плоскости - Преобразование Йона - Преобразование Хафа в анализе изображений - Алгоритмическое различие ПР и ПХ - Натуральная параметризация, число дискретных прямых
Знать модели и алгоритмы преобразования Хафа

Содержание учебной дисциплины

Введение в анализ изображений
Будут рассказаны базовые понятия: что такое изображение как структура данных и какие базовые операции над ним выполняют
Введение в прикладной анализ изображений Распределение по проектам.
Базовые операции анализа и обработки изображений
Преобразование Радона и преобразование Хафа
Математические особенности преобразования Хафа.
Быстрое преобразование Хафа в 2D и 3D
Детекция прямой на изображении М-оценки, поиск множества прямых.
Алгоритмы компьютерной томографии
Алгоритм линейного бинарного разделения.
Введение. Аппаратное обеспечение для проведения эксперимента по компьютерной томографии.
Поиск документа и поиск точки схода на изображении: проективное преобразование.
Сдача проектов

Элементы контроля

Сдача проекта
Экзамен
Экзамен проводится в усной форме с использованием асинхронного прокторинга. Экзамен проводится на платформе zoom. К экзамену необходимо подключиться за 10 минут до начала. На платформе Экзамус доступно тестирование системы. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: https://elearning.hse.ru/data/2020/05/07/1544135594/Технические%20требования%20к%20ПК%20студента.pdf Для участия в экзамене студент обязан: подключиться в назначенное время к конференции, включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещено: пользоваться подсказками. Во время экзамена студентам разрешено: пользоваться конспектами. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается 5 минут и более. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается 10 минут и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
Посещяемость
Домашнее задание

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.2 * Домашнее задание + 0.1 * Посещяемость + 0.2 * Сдача проекта + 0.5 * Экзамен

Программа дисциплины