Prijava

English Web

FESB NASTAVA

Nastava

Stručni

512 Elektronika

5. semestar

Prijediplomski

Diplomski

Doktorski

Stručni

Razlikovni

110 Elektrotehnika i informacijska tehnologija

111 Automatika i sustavi

112 Elektronika i računalno inženjerstvo

113 Elektrotehnika

114 Komunikacijska i informacijska tehnologija

120 Računarstvo

130 Strojarstvo

140 Brodogradnja

150 Industrijsko inženjerstvo

210 Automatika i sustavi

220 Elektronika i računalno inženjerstvo

221 Elektronika

222 Računalno inženjerstvo

230 Elektrotehnika

231 Automatizacija i pogoni

232 Elektroenergetski sustavi

241 Bežične komunikacije

242 Telekomunikacije i informatika

250 Računarstvo

261 Konstrukcijsko-energetsko strojarstvo

262 Računalno projektiranje i inženjerstvo

263 Proizvodno strojarstvo

270 Industrijsko inženjerstvo

271 Proizvodni management

272 Upravljanje životnim ciklusom proizvoda

280 Brodogradnja

310 Elektrotehnika i informacijska tehnologija

330 Strojarstvo

510 Elektrotehnika

511 Elektroenergetika

512 Elektronika

530 Strojarstvo

540 Brodogradnja

550 Računarstvo

910 Automatika i sustavi

920 Elektronika i računalno inženjerstvo

930 Elektrotehnika

940 Komunikacijska i informacijska tehnologija

950 Računarstvo

960 Strojarstvo

970 Brodogradnja

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

5. semestar

6. semestar

5. semestar

6. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

3. semestar

4. semestar

5. semestar

6. semestar

1. semestar

2. semestar

1. semestar

2. semestar

1. semestar

2. semestar

1. semestar

2. semestar

1. semestar

2. semestar

1. semestar

2. semestar

1. semestar

2. semestar

Nema predmeta

Praktikum iz digitalne obrade slike

(FELO33)

2024/25 godina

preduvjeti za upis

Nema

ciljevi predmeta

Osposobljavanje studenata za:
• razumijevanje i ovladavanje osnovnim znanjima iz područja digitalne obrade slike
• samostalnu primjenu osnovnih algoritama i postupaka za poboljšanje i analizu slike korištenjem odgovarajućih softverskih alata
• primjenu i samostalnu prilagodbu algoritama za konkretne primjene digitalne obrade slika.

očekivani ishodi učenja

Student će nakon uspješno svladanog predmeta moći:
• navesti primjere osnovnih operatora i metoda digitalne obrade slike u prostornoj i frekvencijskoj domeni
• objasniti karakteristike algoritma za poboljšanje slike, ekstrakciju značajki te segmentaciju objekata na slici
• implementirati jednostavnije algoritme digitalne obrade slike
• primijeniti stečena znanja na konkretna zadatke digitalne obrade i analize slike

nositelji predmeta

Krstinić Damir, Kuzmanić Skelin Ana

nastava i predavači

Predavanja

15 sati

1 sat tjedno × 15 tjedana

Laboratorijske vježbe

Kuzmanić Skelin Ana

45 sati

3 sata tjedno × 15 tjedana

sadržaj

Uvod. Slika i formiranje slike. Elementi vizualne percepcije. Uzorkovanje i kvantizacija. Geometrija slike. Elementi slike i operacije na njima. Osnovne transformacije. Fourierova transformacija. Primjeri. Analiza i prikaz slike. Metode prepoznavanja uzoraka. Filtriranje i poboljšanje svojstava slike. Detekcija rubova. Segmentacija slike. Pretraživanje i pronalaženje objekata u slici.
Lab1: Matlab Image processing toolbox
Lab2: Učitavanje, prikaz i snimanje slike
Lab3: Računanje sa slikama i unarne operacije na slici
Lab4: Linearna konvolucija, rezolucija i filtrirane slike
Lab5: Poboljšanje svojstava slike i detekcija rubova
Lab6: Segmentacija slike
Lab7: Morfološki operatori
Lab8: Projektni zadatak

preporučena literatura

1. V.Papić, Obrada slika i računalni vid, interna skripta.
2. D.A. Forsyth, J. Ponce, Computer Vision – A Modern Approach, Prentice Hall, 2003.

dopunska literatura

1. Stockman, Shapiro, Computer Vision, Prentice Hall, 2001.
2. Gonzalez, Woods, Digital Image Processing, Addison-Wesley, 1992.

jezik poduke

Hrvatski jezik

način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe svakog predmeta i/ili modula

Mišljenja studenata o kvaliteti nastave putem anketa.
Nastavnici koji podučavaju srodne predmete surađuju i zajednički vode brigu o kvaliteti nastave.
Povremeno promatranje i evaluacija nastave od strane predstojnika zavoda za elektroniku.

ispit (način polaganja, ispitni rokovi)

Tijekom semestra studenti su dužni polagati kolokvije na laboratorijskim vježbama (jedan ili više u dogovoru sa asistentom). Osim toga, tijekom nastave organiziraju se dva međuispita (kolokvija) i svaki student dobit će svoj projektni zadatak. Prvi međuispit je nakon 6(7) tjedana nastave, a drugi nakon 14 tjedana nastave.
Tijekom laboratorijskih vježbi radi se na projektnim zadacima u manjim grupama, a zadani projektni zadatak student izrađuje samostalno.
Pozitivna ocjena se dobija na slijedeći način: nužno je 75% prisustva na laboratorijskim vježbama, pozitivno ocijenjen projektni zadatak i ukupno 50% bodova prikupljenih na prva dva međuispita i kolokviju iz laboratorijskih vježbi.
Ocjena(%)=0.3*M1+0.3*M2 +0.3*PROJEKTNI_ZADATAK+0.1*kolokvij_lab
M1, M2- bodovi na kolokvijima sa predavanja izraženi u postocima
PROJEKTNI_ZADATAK – ocjena u postocima za projektni zadatak
kolokvij_lab - ocjena u postocima za kolokvirane laboratorijske vježbe
Konačna se ocjena, bez obzira na opisane način dobivanja bodova se utvrđuje na sljedeći način:
Postotak Ocjena
51% do 61% dovoljan (2)
62% do 71% dobar (3)
72% do 84% vrlo dobar (4)
85% do 100% izvrstan (5)
Studenti koji ne polože ispit preko kolokvija polažu pismeni ispit koji sadrži do 20 pitanja i zadataka. Uvjet za polaganje ispita je 50% bodova od ukupnog broja bodova.
Ispitni rokovi: Prema kalendaru nastave

	Nastavne jedinice za Predavanja	Broj sati
1.	Uvod u digitalnu obradu i analizu slike. Elementi vizualne percepcije.	2 sata
2.	Teorija 2D linearnih sustava. Linearne transformacije slike.	1 sat
3.	Obrada slika u boji. Transformacije inteziteta i prostorno filtriranje. Poboljšanje slike.	1 sat
4.	Filtriranje u frekvencijskom području. Kompresija slika i videa.	1 sat
5.	Obnavljanje i rekonstrukcija slika.	1 sat
6.	Izdvajanje značajki slike.	2 sata
7.	Segmentacija slike.	2 sata
8.	Analiza oblika. Analiza pokreta. Registracija slika.	2 sata
9.	Primjeri realnih aplikacija i projekata.	2 sata

	Nastavne jedinice za Laboratorijske vježbe	Broj sati
1.	Upoznavanje s Matlabom. Učitavanje, prikaz i snimanje slike. Računanje sa slikama. Prikaz i transformacija boja. Upoznavanje Image Processing Toolboxa.	3 sata
2.	Unarne operacije na slici. Binarne opracije na slici. Gama korekcija. Linearna konvolucija.	3 sata
3.	Kvantizacija i uzorkovanje signala. Pikselizacija. Alias efekt. Moire efekt.	3 sata
4.	Obrada slika u frekvencijskoj domeni. Diskretna Fourierova transformacija (DFT). DFT i geometrijske transformacije slike. Diskretna kosinusna transformacija (DCT). DCT i kompresija slike.	3 sata
5.	Poboljšanje slike. Histogram prvog reda. Izjednačavanje histograma. Modeliranje histograma. Usrednjavanje i median filtar. Uklanjanje neoštrine.	3 sata
6.	Pronalaženje značajki slike. Prostorne i amplitudne značajke. Značajke histograma prvog reda. Histogram drugog reda. Detekcija rubova. Sobelov i Prewittov operator. Kompas operatori za detekciju ruba. Laplaceov operator. Značajke teksture.	6 sati
7.	Segmentacija slike. Amplitudna segmentacija. Ručno odabiranje praga. Automatsko odabiranje praga. Određivanje rubova. Segmentacija tekstura.	6 sati
8.	Registracija slika.	6 sati
9.	Obnavljanje slike. Modeliranje degradacije slike kao FIR filtra. Inverzni filtar. Pseudoinverzni filtar. Wienerov filtar.	6 sati