Alaptárgyak

Tárgyfelelős: Sikné dr. Lányi Cecília (DSc), Dr. Kató Zoltán (DSc), Dr. Simon Gyula (DSc), koordinátor: Dr. Czúni László (PhD)

Vizsgaanyag: szabadon választott 6 témakör a tematikából, amelyet a vizsgázó előzetesen egyeztet a vizsgáztatóval

Tematika:

1. Az emberi látórendszer felépítése és működése. A képi információ észlelésének határai. Vizuális figyelem és komfort. Alakfelismerés, olvasás.
2. Színtani alapismeretek. Színlátás és színlátási hibák. Radiometria, fotometriai alapismeretek. Színmegjelenítési modellek, színrendszerek. Színkülönbség számítás.
3. A megjelenített képi információ kölcsönhatása az emberi látórendszerrel. Színek reprodukálása különböző médiumok esetén. Színhelyes tervezés. Színharmóniák. Színmenedzsment.
4. Képi mérések és képi alakfelismerés Tulajdonság kiemelés (SIFT, SURF, FAST, GHOST). Haar-szerű tulajdonság detektor, kaszkád algoritmusok. Osztályozás és csoportosítás alap algoritmusai. Bag of Words módszerek
5. Képi szűrések és Markov modellek a képfeldolgozásban. Képi zajmodellek. Lineáris és nemlineáris szűrők (konvolúciók, médián szűrő, Wiener szűrő, Wallis szűrő). Képi morfológia. 2D-s MRF modellek. HMM a képi felismerésben.
6. Képi transzformációk és alkalmazásaik. Színi transzformációk és alkalmazásuk. Geometriai transzformációk, koordináta transzformációk, kamera kalibráció. Unitér transzformációk (Fourier, Koszinusz, Hadamard, KL), szűrések a frekvencia térben, transzformációs képtömörítés, tulajdonság kiemelés.
7. A digitális jelfeldolgozás alapjai. Diszkrét idejű jelek és rendszerek, ezek ábrázolásai idő és frekvenciatartományban. Fourier transzformáció, DFT, FFT, z-transzformáció.
8. Folytonos jelek mintavételezése. Mintavételezés idő tartományban, mintavételi tételek, alul- és túlmintavételezés alkalmazásai. Mintavételezés az amplitúdótartományban: kvantálás, hibák jellemzése. A/D és D/A átalakítók.
9. A diszkrét Fourier transzformáció és alkalmazásai. A DFT tulajdonságai. Ablakozás és alkalmazása. Az FFT. Cirkuláris és lineáris konvolúció. A spectrogram és periodogram.
10. Adaptív szűrők és alkalmazásaik. Optimális lineáris szűrés: a Wiener szűrő. A Wiener szűrő származtatása. A Wiener-Hopf egyenlet. Az LMS algoritmus származtatása. Az algoritmus variánsai. Az LMS algoritmus tipikus alkalmazásai. A Kálmán szűrő származtatása. A Kálmán szűrő alkalmazásai.
11. Orvosi mérések eszközei és módszerei. Biofizikai alapmennyiségek mérése, szenzorok, szenzor tulajdonságok. Orvosi képalkotó eljárások méréstechnikai és jelfeldolgozási eljárásai. Képrekonstrukciós eljárások, közelítő eljárások. A jel- és képfeldolgozó eljárások felbontását meghatározó tényezők.
12. Az orvosi méréstechnika jel-, és képfeldolgozási eljárásai. Biofizikai jelek alapvető tulajdonságai, a biojelek variabilitása. Zavar szűrések, a jel/ zaj viszony javítása, jelek és képek szegmentálása, hullámfelismerés, élkiemelés. A diagnosztikai információt hordozó paraméterek, lényegkiemelés transzformációs eljárásai. Az orvosi képek információhordozói, klasszifikációs problémák és módszerek.