Grunnkurs i bildebehandling og visualisering
- Studiepoeng10
- UndervisingssemesterVår
- EmnekodeMNF262
- Talet på semester2
- SpråkNorsk og engelsk (bildebehandlingsdelen er engelsk dersom utvekslingsstudenter følger kurset, ellers norsk, mens visualiseringsdelen er alltid engelsk).
- Ressursar
Hovedinnhold
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
Krav til studierett
Emnet er åpent for alle studenter med en studierett tilknyttet Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet og Det medisinsk-odontologiske fakultet
Arbeids- og undervisningsformer
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
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
Kontakt
Emneansvarleg finner du på Mitt UiB, kontakt evt. studiekonsulenten på instituttet.
Eksamensinformasjon
Vurderingsordning: Munnleg eksamen
- Trekkfrist
- 01.05.2022