Az előadás sorozat bemutatja az iparban használt képfeldolgozási folyamatok leggyakoribb lépéseit a képvételtől a döntéshozatalig. A gyakorlati anyag példákon keresztül megismerteti a hallgatókkal az iparban használt kamerákat és képfeldolgozó szoftvereket. A kurzus hallgatói megismerik a képfeldolgozás lehetőségeit és eszközeit valamint megismerik az eszközök működésének alapjait. A hallgatók képesek lesznek a tanult eszközök felhasználásával képfeldolgozási problémák gyakorlati megoldására és elméleti hátteret kapnak a saját eszközök fejlesztéséhez is.

Elmélet:1. A képfeldolgozás fogalmai, feladatai, eszközei, problémái, kapcsolódó területek, alkalmazások; A vizuális mérési folyamat, fontosabb modellek; A számítógépes látás csővezeték; A számítógépes látási folyamat tipikus lépései, azok jellemzői, példák; Képalkotó eszközök. 2. Kamera felépítés; Színmodellek; Hisztogram; Intenzitás transzformációk: Kontraszt széthúzás, binarizálás, gamma korrekció, negálás3. Környezetfüggő operátorok, korreláció és konvolúció; simító szűrők, mediánszűrő, Laplace szűrő.4. Mintaillesztés, hasonlósági mértékek, problémák és megoldások.5. Éldetektálás, intenzitás gradiens, gradiens operátorok, non maxima suppression6. Képi sarkok detektálása, KLT sarokdetektáló7. Intenzitás alapú szegmentálás, küszöbölés, hisztogram alapú automatikus küszöb meghatározás (Otsu módszer).8. Bináris képfeldolgozás alapok, szomsédság, összefüggőség, hatrávonal, zsugorítás/növesztés, csontváz (skeleton).9. 2D Alakreprezentációk, futamhossz kód, összefüggő komponens analízis, lánc kód.10. Mesterséges intelligencia a gépi látásban, fogalmak, gépi tanulás csoportosítások, példák használatra, mesterséges neuron hálók, CNN, gépi tanulási könyvtárak11. 3D számítógépes látás, alkalmazási területek, színterek, kamerák száma, bázis távolság, problémák, kalibráció, epipoláris geometria, rektifikáció, trianguláció, sűrű illesztés, vizuális burok módszerGyakorlat:Gyakorlati példák kamerák kezelésére és iparban is használt képfeldolgozási szoftverek használatára.