Дисципліна: Методи цифрової обробки сигналів і зображень

Кількість годин (кредитів ЄКТС): 120 (4)

Мета навчальної дисципліни: надання майбутнім фахівцям основ науково-теоретичних знань та практичних навичок з математичних методів опису, перетворення, аналізу та фільтрації сигналів і зображень.

Результати навчання за навчальною дисципліною:

вміти:

- вирішувати задачі спектрального аналізу сигналів та зображень;

- вирішувати задачі фільтрації зашумлених сигналів, що надходять по каналах зв’язку.

Зміст дисципліни (тематика):

1. Математичний опис дискретизованих сигналів (Дискретизація детермінованих та випадкових зображень. Z-перетворення. Частотне подання одновимірних систем. Перетворення Фур’є та його використання для аналізу лінійних систем. Ймовірний опис неперервних сигналів. Дискретне перетворення Фур’є. Властивості перетворення Фур’є. Спектральний аналіз та швидке перетворення Фур’є. Обчислення зворотного перетворення Фур’є. Властивості ШПФ. Спектральний аналіз із застосуванням ШПФ)

2. Математичний опис неперервних зображень.

(Подання неперервних зображень. Двовимірні системи: сингулярні, лінійні та диференційні оператори. Двовимірне перетворення Фур’є та його використання для аналізу лінійних систем. Ймовірний опис неперервних зображень)

3. Математичний опис дискретизованих зображень (Дискретизація детермінованих та випадкових зображень. Двовимірне Z -перетворення. Частотне подання двовимірних систем. Двомірне дискретне перетворення Фур’є. Двовимірні дискретні системи: їх опис та умови сталості)

4. Цифрова фільтрація сигналів (Основні типи і структури цифрових фільтрів. Методи синтезу цифрових КІХ-фільтрів. Методи синтезу цифрових БІХ-фільтрів)

5. Квантування та міри якості зображень (Квантування скалярних та векторних величин. Квантування однокольорових та багатокольорових зображень. Міри якості дискретизованих зображень. Метрики світлоти та кольору)

6. Методи локальних перетворень при обробці зображень (Підвищення контрастності. Сегментація та порогова обробка. Виділення областей із зображенням. Перетворення сегментованих зображень. Текстурні особливості)

7. Основи теорії розпізнавання образів. Загальна характеристика задачі розпізнавання образів

(Основні поняття та концепції теорії розпізнавання образів. Формалізація задачі розпізнавання образів та методи її вирішення. Методи попередньої обробки візуальної інформації та вибір системи ознак. Мінімізація візуальної інформації. Методи декомпозиції складних зображень. Методи нормалізації зображень. Системи ознак. Ефективність ознак при розпізнаванні 2-х та 3-х класів об'єктів. Мінімізація розмірності системи ознак)

8. Методи класифікації образів (Лінійні та узагальнені вирішні функції. Класифікація образів по критерію мінімуму відстані. Методи й алгоритми кластеризації. Класифікація образів методом правдоподібності)

Види робіт: лекційні заняття, лабораторні роботи, модульні контрольні роботи, самостійна робота студентів.