|
|
|||||||||||||||||
Opinto-opas 2011-2012
SGN-3010 Digitaalinen kuvankäsittely I, 5 op
|
Vastuuhenkilö
Sari Peltonen
Opetus
| Opetusmuoto | P1 | P2 | P3 | P4 | Kesä | Toteutuskerrat | Luentoajat ja -paikat |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Suoritusvaatimukset
Hyväksytysti suoritettu tentti ja harjoituksissa 70%:n läsnäolovaatimus.
Opetukseen ja oppimiseen liittyvät periaatteet ja lähtökohdat
-
Osaamistavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa - selittää ihmisen näköjärjestelmän perusteet, kirkkauden erottelun, valaistukseen sopeutumisen, kuvanmuodostuksen, näytteenoton ja kvantisoinnin - esittää sanallisesti tai matemaattisin kaavoin opintojaksolla käsitellyt digitaalisten harmaasävykuvien tila- ja taajuustason ehostus- ja entistysmenetelmät - laskea yksinkertaisille kuville laskinta käyttäen menetelmien antamat ulostulot - selittää värinäön ja väärävärikuvien perusteet sekä käsitellyt värimallit - toteuttaa itsenäisesti käsitellyt operaatiot kuville Matlab-ohjelmiston avulla.
Sisältö
| Sisältö | Ydinaines | Täydentävä tietämys | Erityistietämys |
| 1. | Digitaalisen kuvan määritelmä ja esitysmuoto, ihmisen näköjärjestelmän perusteet, kirkkauden erottelu, valaistukseen sopeutuminen, kuvanmuodostus, näytteenotto ja kvantisointi | Digitaalisen kuvankäsittelyn historia, sovellusalueita ja kuva-alkioiden väliset yhteydet ja etäisyydet | |
| 2. | Kuvien ehostus ja entistäminen sekä tila- että taajuustasossa, kaksiulotteinen diskreetti Fourier-muunnos ja spatiaali- ja taajuusalueen suodinten luokat. | Jatkuva kaksiulotteinen Fourier-muunnos, Fourier-muunnoksen lisäominaisuudet, muut muunnokset ja yksittäisten suodinten matemaattinen esitys | Fourier-muunnoksen ominaisuuksien matemaattinen johtaminen |
| 3. | Värinäön perusteet, värimallit ja väärävärikuvat | Muunnokset värimallista toiseen, värikuvien pehmennys ja terävöitys | |
| 4. | Mahdollisen vierailuluennon aihealue pääpiirteissään. | Mahdollisen vierailuluennon yksityiskohtaisempi sisältö. |
Opintojakson arvostelu
Opintojakson arvosana määräytyy tentin, harjoitusten ja vapaaehtoisen bonustyön perusteella. Läpipääsyyn vaaditaan, että 70 % harjoituksista on suoritettu hyväksytysti ja tentin pistemäärä korotettuna mahdollisilla bonustyön lisäpisteillä on vähintään puolet tentin maksimipistemäärästä. Lisäpisteet ovat voimassa vain saman toteutuskerran tenteissä. Hallittuaan ydinaineksen hyvin on opiskelijalla mahdollisuus läpäistä kurssi arvosanalla 3. Arvosanan 4 saavuttaakseen opiskelijan on osattava myös täydentävän tietämyksen asioita. Arvosanaan 5 on mahdollisuus, jos täydentävän tietämyksen asiat osataan hyvin. Jos ydinaineksessa on vähäisiä puutteita, on opiskelijalla mahdollisuus arvosanaan 1 tai 2 riippuen puutteiden määrästä. Jos ydinaineksen hallinnassa on huomattavia puutteita, ei opiskelija läpäise kurssia.
Arvosteluasteikko:
Opintojaksolla käytetään numeerista arviointiasteikkoa (1-5)
Oppimateriaali
| Tyyppi | Nimi | Tekijä | ISBN | URL | Painos,saatavuus... | Tenttimateriaali | Kieli |
| Kirja | Digital Image Processing | Gonzalez, Woods | 0201180758 | 2. painos, Prentice-Hall, New Jersey, 2002 | Englanti | ||
| Kirja | Digital Image Processing | Gonzalez, Woods | 9780131687288 | 3. painos, Prentice-Hall, New Jersey, 2008 | Englanti | ||
| Luentokalvot | SGN-3010: Digitaalinen kuvankäsittely I | Peltonen Sari | Suomi |
Esitietovaatimukset
| Opintojakso | P/S | Selite |
| SGN-1201 Signaalinkäsittelyn menetelmät | Pakollinen |
Esitietoketju (Vaatii kirjautumisen POPiin)
Vastaavuudet
| Opintojakso | Vastaa opintojaksoa | Selite |
|
|
|
Tarkempia tietoja toteutuskerroittain
| Toteutus | Kuvaus | Opetusmuodot | Toteutustapa |
|
Lähiopetus: 40 % Etäopetus: 0 % Itseopiskelu: 60 % |