förklara grundläggande begrepp inom datoriserad bildanalys, som digitalisering, bildförbättring, segmentering och klassificering av bildegenskaper;
jämföra metoder för bildkomprimering, avståndsberäkning, frekvensanalys mm;
använda programvara (MATLAB) för att implementera algoritmer som löser enklare bildanalysproblem;
analysera och göra en skiss av alla steg som behövs för att lösa ett realistiskt bildanalysproblem;
ge exempel på tillämpningar inom forskning och industri där bildanalys används;
Kursinnehåll
Representation av bilder i en dator. Bildtyper. Färgteori. Sampling. Bildkodning och komprimering. Bildförbättring och bildrestaurering. Punktvisa operationer. Grundläggande frekvensanalys. Histogramoperationer. Omgivningsoperatorer. Matematisk morfologi. Segmentering. Formanalys och egenskapsberäkning. Klassificerings- och beslutsteori. Exempel på tillämpningar inom forskning och industri.
Förutsättningar
120 hp varav 30 hp matematik och 10 hp datavetenskap, inklusive Beräkningsvetenskap I/Introduktion till beräkningsvetenskap och Programmeringsteknik I. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)