Tárgyfelelős: Dr. Czúni László egyetemi docens,
A kurzus során a hallgatók megismerkednek a képfeldolgozás néhány magas szintű és speciális megoldásával, amelyek a korszerű képalkotási, képkódolási és képelemzései alkalmazásokban játszanak fontos szerepet.
Témakörök:
· Speciális 2D és 3D képalkotási módszerek
· Színtranszformációk és alkalmazásaik
· A képi minőség mérése
· Állóképek tömörítési algoritmusai
· Videók tömörítése
· Képek és videók vízjelezése
· Képi tulajdonságok kivonása és képmegfeleltetés
· Neurális hálózatok a képfeldolgozásban
· Fejlett képszegmentációs és objektumdetekciós módszerek
Irodalom:
· Palágyi Kálmán: Képfeldolgozás haladóknak, Typotex Kiadó, 2011.
· Czúni-Tanács: Képi információ mérése, 2011
· Kató-Czúni: Számítógépes látás, 2011
· Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series), ISBN-13: 978-0262035613, The MIT Press
· David R. Bull, Communicating Pictures: A Course in Image and Video Coding, Academic Press, SBN-13: 978-0124059061
· Himanshu Singh - Practical Machine Learning and Image Processing For Facial Recognition, Object Detection, and Pattern Recognition Using Python-Apress (2019)
· Mohamed Elgendy - Deep Learning for Vision Systems (2020, Manning Publications)
· Wang, Z., Bovik, A. C., Sheikh, H. R., & Simoncelli, E. P. (2004). Image quality assessment: from error visibility to structural similarity. IEEE transactions on image processing, 13(4), 600-612.
· Ma, K., & Fang, Y. (2021, October). Image quality assessment in the modern age. In Proceedings of the 29th ACM International Conference on Multimedia(pp. 5664-5666).
· Wieckowski, A., Hege, G., Bartnik, C., Lehmann, C., Stoffers, C., Bross, B., & Marpe, D. (2020, October). Towards a live software decoder implementation for the upcoming versatile video coding (VVC) codec. In 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)(pp. 3124-3128). IEEE.
· Bull, D., & Zhang, F. (2021). Intelligent image and video compression: communicating pictures. Academic Press.