Hoppa till huvudinnehållet

EQ2330 Bild- och videobehandling 7,5 hp

Denna kurs introducerar principerna för digital bild- och videobehandling. Aktuella metoder för  bild- och videobehandling diskuteras. Studenterna ges även en praktisk erfarenhet av att använda bild-och videobehandling och kommunikationsmetoder. Kursen innehåller ämnen som bildfiltrering och rekonstruktion, bildtransformeringsmetoder, flerupplösande metoder för bildbehandling, bildmatchning och segmentering, samt bild- och videokompression. 

Välj termin och kursomgång

Välj termin och kursomgång för att se aktuell information och mer om kursen, såsom kursplan, studieperiod och anmälningsinformation.

Kursval

Gäller för kursomgång

HT 2024 Start 2024-10-28 programstuderande

Anmälningskod

50313

Rubriker med innehåll från kursplan EQ2330 (VT 2019–) är markerade med en asterisk ( )

Innehåll och lärandemål

Kursinnehåll

Denna kurs introducerar principerna för digital bild- och videobehandling. Aktuella metoder för  bild- och videobehandling diskuteras. Studenterna ges även en praktisk erfarenhet av att använda bild-och videobehandling och kommunikationsmetoder. Kursen innehåller ämnen som bildfiltrering och rekonstruktion, bildtransformeringsmetoder, flerupplösande metoder för bildbehandling, bildmatchning och segmentering, samt bild- och videokompression. 

Lärandemål

Efter godkänd kurs ska studenterna kunna

- beskriva och använda principerna för digital bild- och videobehandling för att utveckla bildbehandlingsalgoritmer,

- utveckla bildbehandlingsalgoritmer för filtrering och återskapande, bildtransformation och flerupplösande behandling, bild- och videokompression samt bildmatchning och segmentering,

- implementera (tex med hjälp av MatLab) och utvärdera de utvecklade bildbehandlingsalgoritmerna,

- förklara val gjorda i designen av algoritmerna utifrån principerna för digital bild/videobehandling,

- utveckla bildbehandlingsalgoritmer för ett givet praktiskt bild/videobehandlingsproblem,

- analysera ett givet bild/videobehandlingsproblem, identifiera och förklara utmaningarna, föreslå möjliga lösningar, och motivera den valda algoritmdesignen.  

För högre betyg ska studenterna dessutom kunna

- lösa mer avancerade problem i alla områden nämnda ovan.

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet

För fristående kursstudent: 120 hp samt Engelska B eller motsvarande.

Rekommenderade förkunskaper

EQ1220 Signalteori eller motsvarande

Utrustning

Ingen information tillagd

Kurslitteratur

Se kurshemsida. Preliminärt

R.C. Gonzalez and R.E. Woods: Digital Image Processing, Prentice-Hall

Examination och slutförande

När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.

Betygsskala

A, B, C, D, E, FX, F

Examination

  • INL1 - Inlämningsuppgift, 1,5 hp, betygsskala: P, F
  • TEN1 - Tentamen, 6,0 hp, betygsskala: A, B, C, D, E, FX, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

Övriga krav för slutbetyg

Förberedelseuppgifter, kursprojekt och skriftltig tentamen.

Föreberedelseuppgifter 1.5 hp (P/F). Kursprojekt 3 hp (A-F), Tentamen 3 hp (A-F). Slutbetyget ges av medelvärdet av resultaten på kursprojekten och tentamen.

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Etiskt förhållningssätt

  • Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
  • Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
  • Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Ytterligare information

Kursrum i Canvas

Registrerade studenter hittar information för genomförande av kursen i kursrummet i Canvas. En länk till kursrummet finns under fliken Studier i Personliga menyn vid kursstart.

Ges av

Huvudområde

Elektroteknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Påbyggnad

EQ2845 Informationsteori och källkodning

EQ2442 Projektkurs i multimedia- signalbehandling

EQ2430 Projektkurs i signalbehandling och digital kommunikation

Kontaktperson

Markus Flierl (mflierl@kth.se)

Övrig information

I denna kurs tillämpas EECS hederskodex, se:
http://www.kth.se/eecs/utbildning/hederskodex.