Алгоритмы компьютерного зрения

Лектор: доцент Сотникова Маргарита Викторовна

Курс посвящен изучению базовых понятий и алгоритмов компьютерного зрения. Особое внимание уделяется алгоритмам поиска особенностей на изображениях SIFT и SURF, и их применению для распознавания объектов. Примеры выполняются с использованием библиотеки OpenCV и в среде Matlab.

Содержание курса

1. Модель формирования изображений: Принцип формирования изображений. Зрительная система человека. Камеры. Перспективное преобразование.
2. Анализ визуальной информации: Фильтрация изображений. Определение контуров. Описание локальных особенностей с помощью дескрипторов (SIFT, SURF). Поиск соответствий локальных особенностей на последовательных изображениях.
3. Распознавание объектов на изображениях: Распознавание объектов с использованием дескрипторов на основе шаблонных изображений. Распознавание сцен. Распознавание трехмерных объектов по контурному рисунку. Определение пространственного расположения объектов сцены. Сегментация изображений.
4. Модель камеры: Однородные координаты. Внутренние и внешние параметры, калибровка камер.
5. Геометрия одной и нескольких проекций: Эпиполярная геометрия. Гомография. Стереозрение. Определение расстояния до объектов.
6. Трехмерная реконструкция: Трехмерная реконструкция по нескольким изображениям. Реконструкция трехмерной сцены по движению.
7. Фиксация в видеопотоке и слежение: Фиксация в видеопотоке, слежение (tracking). Определение элементов движения.

Литература

Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. – Springer, 2010. – 979 p.
Corke P. Robotics, Vision and Control. Fundamental algorithms in MATLAB. – Springer, 2011. – 558 p.
Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital image processing. – Prentice Hall, 2008. – 954 p.
Forsyth D.A., Ponce J. Computer Vision: A Modern Approach. – 2nd edition. – Pearson, 2011. – 761 p.