${message}

${message}

Курс дает практический опыт по анализу изображений с помощью языка MATLAB.

Курс содержит следующие темы:

  • Импорт и экспорт изображений;

  • Интерактивный анализ изображений;

  • Удаление шума;

  • Совмещение изображений и создание панорамных сцен;

  • Детектирование линий и окружностей на изображении;

  • Сегментация границ объектов по цвету или текстуре;

  • Сегментация объектов по цвету и текстуре;

  • Измерение формы объекта с помощью морфологических операций;

  • Измерений свойств формы изображений;

  • Пакетный анализ наборов изображений.

Предварительная подготовка:

Для прохождения курса требуется предварительное прохождение курса "MATLAB для профессионалов", либо эквивалентный опыт в MATLAB. Настоятельно рекомендуются базовые знания в области обработки изображений.

Продолжительность - 2 дня.

Программа курса

День 1

Модуль 1. Импорт и визуализация изображений

Импорт изображения в MATLAB и их визуализация. Конвертация изображений в подходящий формат для дальнейшего анализа

  • Импорт и отображение изображений;

  • Конвертация между разними типами изображений;

  • Экспорт изображений.

Модуль 2. Интерактивное исследование изображений

Исследование деталей объекта: форму, текстуру, цвет, чтобы использовать эти знания на следующих этапах обработки изображений. Создание собственного инструмента для исследования изображений

  • Получение значений яркости пикселей;

  • Выделение интересующей области;

  • Вычисление статистики пикселей в интересующей области;

  • Измерение размеров объектов;

  • Создание пользовательского интерактивного инструмента.

Модуль 3. Предобработка изображений

Проведение предобработки изображения фильтрация, повышение контраста, для упрочения последующего анализа

  • Подстройка контраста изображения;

  • Удаление шума с изображения;

  • Обработка не однородного фона;

  • По блочная обработка изображения. 

Модуль 4. Пространственное преобразование и совмещение изображений

Приведение изображений к единой ориентации и масштабу. Сравнение совмещенных изображений. Создание панорам.

  • Геометрические преобразования;

  • Совмещение изображений по ключевым точкам;

  • Создание панорамной сцены.

 

День 2

Модуль 5. Детектирование краев и линий

Сегментация краев объектов и получение положения пикселей границы. Детектирование линий и окружностей на изображении

  • Сегментация краев объекта;

  • Детектирование прямых линий;

  • Пакетный анализ наборов изображений;

  • Детектирование округлых объектов.

Модуль 6. Цветовая и текстурная сегментация

Сегментация объектов на изображении на основе цвета или текстуры. Использование текстуры для классификации изображений.

  • Преобразование цветового пространства;

  • Цветовая сегментация;

  • Текстурная сегментация;

  • Классификация по текстуре.

Модуль 7. Выделение признаков

Сегментация объектов с помощью морфологических операций, измерение формы объекта, подсчет их количества, и измерение других свойств объектов.

  • Подсчет объектов;

  • Измерение свойств формы объекта;

  • Морфологические операции;

  • Водораздельная сегментация.


Связанные видео:

Машинное обучение Deep Learning при разработке систем компьютерного зрения в MATLAB

Глубокое обучение: практический подход с MATLAB

Задать вопрос