Структура за темами

  • Цифрова обробка сигналів

  • Розділ 1. Цифрова обробка сигналів.

    Тема 1.1  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.
  • Розділ 2. Цифрова обробка зображень.

    Тема 2.1  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.

    Тема 2.2  Математичний опис  дискретизованих зображень.

    Тема 2.3 Цифрова фільтрація сигналів.

    • Основні типи й структури цифрових фільтрів. Методи синтезу цифрових КІХ - фільтрів
    • Методи синтезу цифрових БІХ – фільтрів.

    Тема 2.4 Квантування та міри якості зображень.

    • Квантування скалярних та векторних величин. Квантування однокольорових та багатокольорових зображень.
    • Міри якості дискретизованих зображень. Метрики світлоти та кольору 

    Тема 2.5 Методи локальних перетворень при обробці зображень.                                                                           

    • Підвищення контрастності. Сегментація та порогова обробка.
    • Виділення областей з зображенням.      Перетворення сегментованих зображень. Текстурні особливості.
  • Розділ 3. Основи теорії розпізнавання образів.

    Тема 3.1. Загальна характеристика задачі розпізнавання образів.

    • Основні поняття та концепції теорії розпізнавання образів.
    • Формалізація задачі  розпізнавання образів та методи її вирішення

    Тема 3.2. 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.

    Тема 3.3. Методи класифікації образів

    • Лінійні та узагальнені вирішні функції. Класифікація образів за критерієм мінімуму відстані.
    • Методи та алгоритми кластеризації. Класифікація образів методом правдоподібності.