02502 Billedanalyse

2019/2020

Kursusinformation
Image analysis
Engelsk
5
Bachelor
Kandidat
Kurset udbydes som enkeltfag
E3A (tirs 8-12)
Campus Lyngby
Forelæsninger og computerøvelser.
13-uger
E3A, F3A
Skriftlig eller mundtlig eksamen
Om efteråret er der skriftlig multiple choice eksamen og ved omeksamen om foråret er det mundtlig eksamen.
4 timer for skriftlig eksamen og 30+30 minutter for mundtlig exam
Alle hjælpemidler er tilladt
7-trins skala , intern bedømmelse
02501
02501
(01005/01006/01015/01016).­(02402/02403/02405).­(02631/02632/02633/02692) , Grundkursus i Lineær algebra, kendskab til sandsynlighedsregning eller statistik. Erfaring med Matlab
Rasmus Reinhold Paulsen , Lyngby Campus, Bygning 324, Tlf. (+45) 4525 3423 , rapa@dtu.dk
01 Institut for Matematik og Computer Science
http://www.imm.dtu.dk/courses/02502
I studieplanlæggeren
Kontakt underviseren for information om hvorvidt dette kursus giver den studerende mulighed for at lave eller forberede et projekt som kan deltage i DTUs studenterkonference om bæredygtighed, klimateknologi og miljø (GRØN DYST). Se mere på http://www.groendyst.dtu.dk
Overordnede kursusmål
At give en generel introduktion til billedanalyse, og derved give forudsætninger for at deltage i videregående billedanalyse-aktiviteter. Kurset henvender sig til studerende fra alle retninger.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
  • Forklare de fundamentale egenskaber ved digitale billeder og hvordan disse kan genereres og ændres ved hjælp af de metoder, der gennemgås i kurset
  • Anvende metoder til billedfiltrering
  • Anvende geometriske billedtransformationer
  • Anvende metoder til formanalyse, herunder morfologi, afstandstransformationer og blobanalyse
  • Anvende simple klassifikationsmetoder på billeder
  • Anvende metoder til teksturanalyse
  • Udpege egnede metoder ud fra en given problemstilling
  • Implementere ovenstående metodik i Matlab scripts
Kursusindhold
Digitale billeder og datastrukturer, farver og display, transformationer, billeddannelse, geometrisk opretning, billedfiltrering og interesseoperatorer, afstandstransformationer, labelling og objektanalyse, matematisk morfologi, segmentering, klassifikation, teksturanalyse, illumination og materialer.
Litteraturhenvisninger
En lærebog og der udleveres noter.
Sidst opdateret
29. april, 2019