Analiza sygnałów i obrazów 1000-AD-AnSygOb

Część I - sygnały jednowymiarowe
1. Sygnały ciągłe
- Reprezentacja w dziedzinie czasu
- Reprezentacja w dziedzinie częstotliwości - szereg Fouriera
- Reprezentacja w dziedzinie częstotliwości - transformata Fouriera
- Reprezentacja czasowo-częstotliwościowa - ciągła transformata falkowa
- Pojęcie układu
2. Próbkowanie sygnałów
- Twierdzenie o próbkowaniu
- Zjawisko aliasingu
- Przetwornik cyfrowo-analogowy
3. Sygnały cyfrowe
- Dyskretna czasowa transformata Fouriera
- Dyskretna transformata Fouriera
- Szybka transformata Fouriera
4. Analiza widma
- Dokładność widma
- Rozdzielczość częstotliwościowa
- Okienkowanie
- Krótkoczasowa transformata Fouriera
- Falki
5. Filtry liniowe
- Definicja i własności
- Przykłady filtrów jednowymiarowych
- Z-transformata
- Równania różnicowe
- Stabilność i przyczynowość
- Filtry o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej
- Przesuwniki fazowe i filtry o minimalnym przesunięciu fazy
6. Przykłady zastosowań
- Modulacja amplitudy
- Modulacja częstotliwości
- Nadpróbkowanie
- Podpróbkowanie
Część II - sygnały dwuwymiarowe
1. Cyfrowe sygnały dwuwymiarowe
- Definicja
- Arytmetyczne i logiczne operacje
- Przekształcenia geometryczne
- Dwuwymiarowa dyskretna czasowa transformata Fouriera
- Dwuwymiarowa dyskretna transformata Fouriera
- Rozdzielczość i dokładność widma
2. Dwuwymiarowe filtry liniowe
- Definicja i własności
- Filtry dolnoprzepustowe
- Filtry górnoprzepustowe
3. Przykłady zastosowań
- Zmniejszenie rozdzielczości obrazu
- Zwiększenie rozdzielczości obrazu
- Wykrywanie krawędzi
- Wykrywanie kształtów, transformata Hougha
- Filtr medianowy
- Binaryzacja, metoda Otsu
- Zwiększenie kontrastu, wyrównanie histogramu
- Kompresja JPEG
- Znaki wodne
- Analiza obrazów z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych
a) Inżynieria odwrotna: analiza obrazu za pomocą zmysłu wzroku
b) Pojęcie splotowej sieci neuronowej
c) Wykorzystanie istniejących sieci neuronowych (GoogLeNet, RasNet, DarkNet ...)
d) Dostrajanie sieci do nowych zadań

Całkowity nakład pracy studenta

1. Godziny realizowane z udziałem nauczycieli: a. wykład – 30 godzin, b. laboratorium – 30 godzin, c. bieżące przygotowanie do zajęć, w tym pisanie programów zleconych przez prowadzących oraz konsultacje z prowadzącymi zajęcia – 40 godzin. 2. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta/słuchacza/uczestnika kursu potrzebny do pomyślnego zaliczenia przedmiotu: a. Studiowanie literatury – 30 godzin. 3. Czas wymagany do przygotowania się do uczestnictwa w procesie oceniania (np. w egzaminach): 20 godzin. RAZEM: 150 godz. (6 punktów. ECTS)

Efekty uczenia się - wiedza

W01: Zna definicję szeregu Fouriera, transformaty Fouriera, transformaty falkowej (K_W01). W02: Rozumie proces próbkowania i okienkowania i związane z nimi skutki uboczne (K_W01, K_W03). W03: Rozumie wykres widma sygnałów jedno- i dwuwymiarowych (W_W01). W04: Zna najważniejsze filtry używane do przetwarzania dźwięków i obrazów (K_W01). W05: Zna narzędzia informatyczne wykorzystywane w analizie sygnałów i obrazów (K_W10).

Efekty uczenia się - umiejętności

U01: Potrafi narysować wykres widma amplitudowego (K_U01, K_U12). U02: Potrafi przetworzyć za pomocą splotu sygnał jedno- i dwuwymiarowy (K_U10, K_U12). U03: Potrafi usunąć w dziedzinie częstotliwości wybraną częstotliwość (K_U10, K_U12). U04: Potrafi wykorzystać dostępne narzędzia informatyczne w zagadnieniach analizy sygnałów i obrazów (K_U13).

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K01: Potrafi czerpać wiedzę z reprezentacji sygnału w dziedzinie częstotliwości (K_K01).

Koordynatorzy przedmiotu

Dariusz Borkowski

Metody dydaktyczne

- wykład informacyjny (konwencjonalny) - tekst programowany - ćwiczeniowa - laboratoryjna

Metody dydaktyczne podające

- tekst programowany
- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Metody dydaktyczne poszukujące

- ćwiczeniowa
- laboratoryjna

Wymagania wstępne

Podstawowy kurs analizy matematycznej, algebry liniowej oraz wstępu do informatyki.

Kryteria oceniania

Egzamin pisemny lub testowy - uzyskanie oceny pozytywnej z egzaminu zgodnie z kryterium określonym przez prowadzącego zajęcia - W01, W02, W03, W04, W05, K01
Sprawdziany pisemne lub testowe – kryterium zaliczenia ustala prowadzący na początkowych zajęciach – W01, W02, W03
Projekty w postaci programu - kryterium zaliczenia ustala prowadzący na początkowych zajęciach – W05, U01, U02, U03, U04

Praktyki zawodowe

Nie dotyczy

Literatura

Literatura podstawowa:
- G. Blanchet, M. Charbit, Digital Signal and Image Processing using MATLAB, ISTE Ltd, 2006.
- P. Bréemaud, Mathematical Principles of Signal Processing. Fourier and Wavelet Analysis, Springer-Verlag, New York 2002.
- C. Gasquet, P. Witomski, Fourier Analysis and Applications: Filtering, Numerical Computation, Wavelets, Springer-Verlag, New York 1999.
Literatura uzupełniająca:
- J. Chmielewski, Analiza funkcjonalna. Notatki do wykładu., Wydawnictwo Naukowe Akademii Pedagogicznej, Kraków 2000.
- S. G. Krejna, Analiza funkcjonalna, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1967.
- J. Szabatin, Podstawy teorii sygnałów, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 2007.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 1000-AD-AnSygOb w USOSweb