Grunnkurs i bildebehandling og visualisering

Studienivå (studiesyklus)

Bachelor (anbefalt siste år) og master  

Undervisningssemester

Vår

Undervisningsstad

Bergen

Mål og innhald

Kurset vil gi en innføring i de fundamentale teknikkene innen digital bildebehandling og visualisering.

Bildebehandling: emnet tar for seg grunnleggende algoritmer og matematisk teori som danner grunnlaget for moderne digital behandling av lyd og bilde. Fourier- og wavelet baserte metoder, samt metoder basert på differensialligninger er sentrale i kurset. En vesentlig del av kurset er praktiske øvinger på data fra eksempelvis medisinsk bildebehandling.

Visualisering: Visualisering er bruk av datastøtta interaktiv visuell representasjon av data for økt forståelse. Kurset gir en innføring i sentrale emner i vitenskapelig visualisering og informasjonsvisualisering. Delemner som blir behandlet er: en generell innledning med innføring i terminologi og definisjoner og litt historisk bakgrunn, volumvisualisering med vekt på medisinsk visualisering, visualisering av vektor- og tensordata (flytvisualisering), visualisering av abstrakte data som f.eks databaser (informasjonsvisualisering), og illustrativ visualisering.

Læringsutbyte

Etter fullført emne skal studentene kunne:

• Utføre enkle transformasjoner i rom, for eksempel rotasjon og translasjon.
• Forstå histogrammet til et bilde og bruke histogrambaserte metoder til å øke kontrast (histrogram ekvalisering og matching).
• Utføre glatting og skarpening av bilder i bilderommet.
• Identifisere forskjellige typer støy og degradering av bilder.
• Finne kanter og segmentere med gradienter og tarsklingsmetoder.
• Ha kunnskap om enkle morfologiske metoder og hvordan de brukes.
• Anvende metodene på fargebilder.
• gjengi grunnleggende prinsipper innen visualisering.
• gi deksempler på aspekt ved menneskelig persepsjon.
• oppgi et utvalg av Gestalt lover.
• diskutere ulike typer for data representasjoner.
• forklare volum oversettelse (rendering) og bruk av overføringsfunksjoner (transfer functions).
• beskrive bruken av iso-overflater for volum-visualisering.
• gi eksempler på ulike former for flyt-visualisering.
• illustrere bruken av lineær filtrering i visualisering.
• gi eksempler på informasjons-visualisering.
• implementere et utvalg visualiseringsalgoritmer.

Krav til forkunnskapar

Ingen

Tilrådde forkunnskapar

MAT160, INF250, INF251, INF109 (eller INF100)

Krav til studierett

Emnet er åpent for alle studenter med en studierett tilknyttet Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet og Det medisinsk-odontologiske fakultet 

Undervisningsformer og omfang av organisert undervisning

Forelesninger (sammen med MAT262 og INF252)

Gruppeøvelser

Lesegruppe og gruppediskusjon

Obligatorisk undervisningsaktivitet

Informasjon om eventuelle obligatoriske øvinger i kurset blir gitt ved semesterstart.

Vurderingsformer

Muntlig eksamen for bildebehandlingsdelen og muntlig eksamen for visualiseringsdelen. Deleksamen (5 SP) for hvert emne Endelig karakter og studiepoeng registreres først når begge deler er fullført. Eventuelle obligatoriske arbeidskrav kan inngå i vurderingsgrunnlaget. Dette blir evt. annonsert ved semesterstart.

Karakterskala

Ved sensur av emnet brukes karakterskalaen A-F

Fagleg overlapp

5 sp MAT262 (Bildebehandling), 5 sp INF252 (Visualisering)

Vurderingssemester

Deleksamen (5 SP) i hver av INF252 og MAT262 om våren. Endelig karakter og studiepoeng registreres først når begge deler er fullført.

Emneevaluering

Studentene skal evaluere undervisningen i tråd med UiB og instituttet sitt kvalitetssikringssystem.

Institutt

Matematikk, Informatikk