СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014 СТАНДАРТ ОРГАНИЗАЦИИ Система качества АлтГТУ

СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
СТАНДАРТ ОРГАНИЗАЦИИ
Система качества АлтГТУ
Образовательный стандарт
высшего профессионального образования АлтГТУ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ СТАНДАРТ
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ»
231000.68 «Программная инженерия»
(направление подготовки)
М.1.В6.1
(код дисциплины)
ФГБОУ ВПО «Алтайский государственный технический университет
им. И.И. Ползунова»
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
Предисловие
1
РАЗРАБОТАН кафедрой прикладной математики АлтГТУ им. И.И.Ползунова.
2
Стандарт дисциплины разработан на основе учебных планов и ФГОС ВПО № 542
тех/дс от 09.11.2009 для направления подготовки 231000.68 «Программная инженерия»
квалификация (степень) магистр.
3
Стандарт дисциплины «Интеллектуальные технологии обработки изображений» по
своему назначению, структуре и содержанию полностью соответствует требованиям
УМКД.
4
Введен впервые.
II
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
СОДЕРЖАНИЕ
1 Область применения ……………………………………………………………........
2 Общие сведения о дисциплине. Паспорт дисциплины ………………………...
2.1 Выписка из рабочего учебного плана ООП……………………………………..
2.2 Цели и задачи освоения дисциплины. ………………………………………….
2.3 Место дисциплины в структуре ООП направления (специальности) ……..
2.4 Требования к результатам освоения дисциплины …………………………..
2.5 Объем и виды занятий по дисциплине………………………………………..
3 Рабочая программа дисциплины……………………………………………………
3.1 Содержание дисциплины………………………………………………………….
3.1.1 Тематический план дисциплины………………………………………………
3.1.2 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины…
3.1.3 Формы и содержание текущей и промежуточной аттестации по дисциплине
3.1.4 Учебно-методическая карта дисциплины…………………………………..
3.2 Условия освоения и реализации дисциплины……………………………….
3.2.1 Методические рекомендации студентам по изучению дисциплины ….
3.2.2 Организация самостоятельной работы студентов……………… ………..
3.2.3 Методические рекомендации преподавателю дисциплины….. ………...
3.2.4 Образовательные технологии…………………………………………………
3.2.5 Особенности преподавания дисциплины……………………………………
3.2.6 Материально-техническое обеспечение дисциплины…………………….
4 Лист согласования рабочей программы дисциплины……………………………
5 Изменения к стандарту дисциплины…………………………………………. ….....
Приложение А Методические указания к лабораторным работам
Приложение Б Методические указания к выполнению курсового проекта
Приложение В Комплект оценочных средств (контролирующих материалов) по
дисциплине
Приложение Г Силлабус (памятка) учебной дисциплины
1
1
1
2
2
2
4
4
4
4
7
8
8
9
9
10
11
12
12
12
13
13
15
18
19
21
III
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
СТАНДАРТ ОРГАНИЗАЦИИ
Система качества АлтГТУ
Образовательный стандарт высшего
профессионального образования АлтГТУ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ СТАНДАРТ
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
__«Интеллектуальные технологии обработки изображений» ___
(наименование дисциплины)
Введён впервые
1 Область применения
1.1 Стандарт дисциплины устанавливает общие требования к содержанию, структуре,
объему дисциплины «Интеллектуальные технологии обработки изображений» и условиям
ее реализации в АлтГТУ.
1.2 Действие стандарта распространяется:
- на студентов, обучающихся в магистратуре по направлению 231000.68
“Программная инженерия“;
- на преподавателей и сотрудников структурных подразделений, задействованных
в образовательном процессе по дисциплине.
2 Общие сведения о дисциплине. Паспорт дисциплины
2.1 Выписка из рабочего учебного плана ООП
М.1
7
8
9
12
13
14
15
16
Общенаучный цикл
Вариативная часть, включая дисциплины по
выбору
1
В
В период
сессий
В семестре
СРС
Практические
11
Лабораторные
занятия
10
Из них
Лекции
6
Аудиторные занятия
5
Всего без СРС в
период сессий
Расчетные
задания
4
Всего
Курсовые
проекты
(работы)
3
Часы учебных занятий
РУП
зачеты
2
экзамены
циклов и дисциплин
Наименование
1
Трудоёмкость
ФГОС
Распределение по
семестрам
№
п.п.
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
Интеллектуал
ьные
М.1.6.1 технологии
обработки
изображений
2
2П
5
180
144
40
20
20
0
104
36
Продолжение таблицы
2
3
III курс
4
5
В интерактивной форме
1
II курс
Перечень реализуемых
компетенций
I курс
Кафедра
Распределение по курсам
25
26
27
IV курс
6
7
8
Недель в семестре
15
10
15
17
Часов в неделю (лекции/лаб. зан./ практ. зан) / Часов СРС в семестре
17
18
19
20
21
22
23
24
220
104
ПМ
ОК2,
ОК6,
ПК1
2
2.2 Цели и задачи освоения дисциплины
Целью курса "Интеллектуальные технологии обработки изображений" является освоение
базовых знаний в области компьютерного зрения, применяемого в нем математического
аппарата, технологий для решения задач извлечения информации из изображений в
растровом представлении, современных подходов к обработке больших объемов
визуальной информации.
2.3 Место дисциплины в структуре ООП направления (специальности)
1. Дисциплина «Интеллектуальные технологии обработки изображений» рассчитана на
студентов,
имеющих
подготовку
по курсам программирования,
объектноориентированного программирования, вычислительным
методам, компьютерной
графики.
2. Изучение данной дисциплины опирается на дисциплины «Инженерия знаний и
системы искусственного интеллекта» (1 семестр) и “Проектирование сетевых и
многопоточных приложений” (1 семестр).
Изучается в 2 семестре
2.4 Требования к результатам освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
 Знать:
- основные направления развития систем компьютерного зрения;
- основные подходы компьютерного зрения для обработки изображения;
- основные вычислительные методы применяемые в компьютерном зрении;
- основные технологии поиска изображений;
- методы представления изображений совокупностью описывающих его дескрипторов.
2
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
 Уметь:
- рассчитывать представление изображений в пространстве масштаба;
- строить механизмы извлечения дескрипторов из изображений в растровом виде;
- оценивать инвариантность извлечения по отношению к различным трансформациям;
- применять общие схемы поиска соответствий дескрипторов для реализации
собственных алгоритмов;
- рассчитывать модель трансформации изображений в условиях избыточных и/или
частично ошибочных данных;
- применять представление изображений в виде дескрипторов для задач эффективного
поиска и классификации;
- строить системы анализа изображений, включающие этап предварительного
обучения.
 Владеть:
- созданием систем поиска соответствий между изображениями;
- построением структур данных для поиска похожих изображений.
Таблица 2
Код
компетенции по
ФГОС ВПО или
ООП
OK-2
OK-6
ПК-1
Содержание
компетенции
(или ее части)
Способность
к
самостоятельному
обучению
новым
методам исследования,
изменению научного и
научнопроизводственного
профиля
своей
профессиональной
деятельности
Способность
самостоятельно
приобретать
с
помощью
информационных
технологий
и
использовать
в
практической
деятельности
новые
знания и умения
Умение отбирать и
разрабатывать методы
исследования объектов
профессиональной
деятельности на основе
общих
тенденций
развития программной
инженерии
В результате изучения дисциплины
обучающиеся должны:
знать
уметь
владеть
- принципы
представления
изображений в
пространстве
масштаба
- анализировать
инвариантность
дескрипторов
относительно
различных
трансформаций
- методикой
классификации
изображений на основе
визуального словаря
- принципы
нахождения
устойчивых точек в
растровом
изображений
- использовать
соответствия
устойчивых точек для
вычисления модели
трансформации
- методикой разработки
систем анализа
изображений с этапом
предварительного
обучения
- принципы выбора
метода поиска
модели
трансформации в
зависимости от
задачи
- использовать анализ
изображений в
пространстве масштаба
наряду с анализом в
двумерном
пространстве
- методикой вычисления
эффективности
различных
классификаторов
изображений
3
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
2.5 Объем и виды занятий по дисциплине
Объем и виды занятий по дисциплине представлены в Паспорте дисциплины:
Паспорт дисциплины
Кафедра «Прикладная математика»
Дисциплина
М.1.В.6.1 «Интеллектуальные технологии обработки изображений»
Статус дисциплины
вариативная
Направление 231000.68 «Программная инженерия»
Форма обучения
очная
Объем дисциплины
180 часов
Общая трудоёмкость дисциплины 5 зачётных единиц
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПО ВИДАМ ЗАНЯТИЙ
Учебные занятия (часы)
Аудиторные занятия
практи
Семе Всего всего
ческие
стр
аудиторн
лаборат.
лекц.
занятия
ых
работы
(семин
занятий
ары)
2
180
40
20
20
Наличие
курсовых
проектов
(КП),
курсовых
работ (КР),
расчетных
заданий (РЗ)
36
КП
СРС
в
в
сем пер
естр иод
е сесс
ии
-
104
Форма
промежуто
чной
аттестации
(зачёт,
экзамен)
ЭКЗАМЕН
3 Рабочая программа дисциплины
3.1 Содержание дисциплины
3.1.1 Тематический план дисциплины
3.1.1.1 Лекции (20 часов + 20 часов СРС, [1-5])
3.1.1.1.1. Введение в компьютерное зрение, Литература [1-5]
Введение в понятие предмета компьютерного зрения, общие подходы и отличия от
предмета компьютерной графики. Текущее состояние области, причины сложности
анализа изображений. Базовые техники работы с изображениями – различные
представления, свертки, Гауссов фильтр и его свойства. Пространство масштаба,
представления в виде пирамиды и набора октав. Побочные эффекты обработки краев
изображений. (2 часа +2 часа СРС)
3.1.1.1.2. Операторы интересных точек, Литература [1-5]
Фильтры градиента. Фильтры краев – операторы Моравека, Кэнни. Нахождение
опорных точек, оператор Харриса. Сопоставление изображений, степени свободы при
преобразованиях. DLT алгоритм. Фильтрация интересных точек. (2 часa + 2 часа СРС)
4
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
3.1.1.1.3 Дескрипторы окрестностей опорных точек, Литература [1-5]
Понятие дескриптора, представление и назначение. Принципы построения,
проблемы обобщающих и дискриминационных свойств. Дескрипторы на основе патчей
как простейший пример. Инвариантность дескрипторов к преобразованиям. Оператор
Харриса-Лапласа. Сравнение и поиск ближайших дескрипторов. (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.1.4. Алгоритм SIFT, Литература [1-5]
Принципы построения SIFT дескрипторов. Алгоритм их вычисления, этапы и
применяемые техники. Производные дескрипторы – RIFT/G-RIF/SURF. Аффинная
коррекция при вычислении окрестности. (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.1.5 Поиск модели трансформации изображений, Литература [1-5]
Понятие модели трансформации. Работа с избыточными и ошибочными данными,
понятие inliers/outliers. Преобразование Хафа (Hough Transform). Схема RANSAC. Плюсы
и минусы подходов. Поиск экземпляров объекта на изображениях. (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.1.6 Работа с большими объемами изображений, Литература [1-5]
Понятия визуальных слов (Visual Words) и мешка слов (Bag of Words),
соответствующее представление изображений. Обратный индекс для эффективного
поиска. Эффективное сравнение изображений с помощью гистограмм. GIST изображений,
расчет и использование. (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.1.7 Классификация изображений, Литература [1-5]
Понятие классификации, проблемы и задачи. Различные варианты задачи:
классификация целиком и классификация через локализацию. Обучающая выборка.
Методы решения: гистограммы ориентированных градиентов (Histograms of Oriented
Gradients), наивный Байесовский ближайший сосед (Naïve Bayesian Nearest Neighbor),
мешок слов (Bag of Words). Методы определения качества классификатора. (2 часа+2 часа
СРС)
3.1.1.1.8 Структура из движения, Литература [1-5]
Введение в задачу нахождения структуры из движения (Structure from Motion).
Введение в эпиполярную геометрию. Понятие основной матрицы (Essential Matrix) и
фундаментальной матрицы (Fundamental Matrix). Алгоритм восьми точек. Итеративное
уточнение геометрии. Использование дескрипторов в задачах поиска структуры из
движения. (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.1.9 OpenCV, Литература [1-5]
Основные принципы архитектуры библиотеки OpenCV. Представления матриц и
изображений в ней. Использование OpenCV для фильтрации изображений и извлечения
дескрипторов. Применение OpenCV для поиска ближайших дескрипторов. Кластеризация
и классификация на основе модели мешка слов. (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.1.10 Текущее состояние области и перспективы, Литература [1-5]
Примеры последних разработок в области компьютерного зрения. Система Kinect и
дополненная реальность. Структура из движения в большом масштабе. (2 часа +2 часа
СРС)
3.1.1.2 Лабораторные занятия (20 часов + 20 часов СРС) Литература [1-5]
3.1.1.2.1. Свертка изображений. Фильтры градиента, оператор Собеля (2 часа+2 часа
СРС)
5
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
3.1.1.2.2. Гауссов фильтр, пространство масштаба, пирамиды и октавы (2 часа+2 часа
СРС)
3.1.1.2.3. Операторы интересных точек (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.2.4. Вычисление и представление дескриптора окрестности (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.2.5. Инвариантность к вращению и верификация повторяемости (2 часа+2 часа
СРС)
3.1.1.2.6. Инвариантность к масштабу (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.2.7. Частичная инвариантность к аффинным трансформациям (2 часа+2 часа
СРС)
3.1.1.2.8. Оценка модели трансформации через схему RANSAC (2 часа+2 часа СРС)
3.1.1.2.9. Оценка модели трансформации через преобразование Хафа (2 часа+2 часа
СРС)
3.1.1.2.10. Итоговое занятие (2 часа+2 часа СРС)
Методические указания к лабораторным работам и варианты заданий приведены в
Приложении А
3.1.1.3 Курсовое проектирование (64 часа)
Курсовое проектирование является заключительным этапом в изучении студентами
учебной дисциплины в общем объеме. Задачей курсового проектирования является
формирование практических навыков построения систем обработки и анализа
изображений, навыков выбора подходящего для соответствующих задач инструментария.
Темы работ связаны с реализацией прикладных программных комплексов, работающих с
реальными наборами изображений. При выполнении курсового проекта требуются
знания, полученные в результате изучения всего курса. В силу большого объема
количества часов, выделяемых для выполнения курсового проекта, предусмотрено, что
студент самостоятельно изучает некоторые темы. Методические указания к выполнению
курсового проекта приведены в приложении Б. Методические указания к выполнению
курсового проекта актуализируются ежегодно и выкладываются преподавателем в личный
кабинет студента не позднее 2 ой недели семестра.
Курсовой проект включает в себя вербальную и формализованную постановку
задачи, проектирование (в случае необходимости) базы данных, разработку нескольких
прототипов пользовательского интерфейса, написание программы, оформление отчета о
проделанной работе.
Основными разделами курсового проекта являются:
1. Описание предметной области. Используется материал темы № 1-2 (6 часа
СРС )
2. Первичное проектирование интерфейса. Используется материал темы №№ 2,
4 (8 часов СРС)
3. Построение схемы работы системы, реализация методов и алгоритмов
извлечения необходимой информации из изображений. Используется
материал темы №2-9 (8 часов СРС)
4. Разработка ПО с реализацией прикладных программных комплексов,
непосредственно обрабатывающих изображения. Используется материал
тем №4, №5, №№ 1-9 ( 32 часов СРС)
5. Создание технической документации: базовой и контекстной справки.
Используется материал темы №3 (10 часов СРС).
По проделанной работе должны быть представлены:
1) отчет, написанный в соответствии с правилами оформления отчета по курсовой
работе, связанной с созданием программного продукта;
2) работоспособный программный продукт.
[Литеpатуpа см. п. 3.1.2.]
6
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
3.1.1.3 Самостоятельная работа студентов (104 часов в семестре + 36 часов в период
сессии)
Самостоятельная работа заключается в подготовке к лабораторным работам,
изучении теоретического материала, выполнении курсового проекта. Примерное
распределение времени на самостоятельную работу (140 часа):
 изучение теоретического материала
20 часов;
 выполнение курсового проекта
64 часов;
 подготовка к лабораторным работам и их защите
20 часов;
 подготовка в период сессии
36 часов.
Вся необходимая информация для самостоятельной работы содержится в книгах [1-5], а
также на открытых сайтах разработчиков программного обеспечения. Для углубленного
изучения материала служат книги [1-5]. Методические указания к лабораторным работам
и варианты заданий приведены в Приложении А. Методические указания и примеры
заданий на курсовое проектирование Приложение Б.
3.1.2 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
А) основная литература:
1. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение - М.: Изд-во «Бином», 2013, 752
стр. Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=42631
2. Мацяшек Л.А., Лионг Б. Практическая программная инженерия на основе учебного
примера - М.: Изд-во «Бином», 2012, 956 стр. Режим доступа:
http://e.lanbook.com/view/book/8766/page863/
Б) дополнительная литература:
3. Буймов Б.А. Геометрическое моделирование и компьютерная графика – Томск:
ТУСУР, 2011, 104 стр. Режим доступа:
http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=11670
4. Визильтер Ю.В., Желтков С.Ю., Князь В.А., Ходарев А.Н. Обработка и анализ
цифровых изображений с примерами на LabVIEW - М.: Изд-во «ДМК Пресс»,
2009, 464 стр., Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=1093
5. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики – Спб. : Изд-во “Лань”, 2009,
608 стр. Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=255
6. Дэвид А. Форсайт. Компьютерное зрение. Современный подход – М: “Вильямс”,
2004, 928 стр.
7. Сальников И.И. Растровые пространственно-временные сигналы в системах
анализа изображений – М.: “Физматлит”, 2009, 248 стр.
http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=2302
8. Красильников Н. Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображении - СПб.: “БХВПетербург”, 2011, 608 стр.
9. Мерков А. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения –
М.: “Едиториал УРСС”, 2011, 256 стр.
10. Аркадьев А.Г. Обучение машины распознаванию образов – М.: “Книга по
Требованию”, 2012, 110 стр.
В) Программное обеспечение и интернет-ресурсы:
1. Сжельски Р. Computer Vision: Algorithms and Applications // электронный учебник. Режим
доступа: http://szeliski.org/Book/.
2. Пакет VisualSFM: A Visual Structure from Motion System: http://ccwu.me/vsfm/
3. Библиотека OpenCV (Open Source Computer Vision): http://opencv.org
7
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
3.1.3 Формы и содержание текущей и промежуточной аттестации по
дисциплине
Форма промежуточной аттестации – экзамен.
Содержание
промежуточной
аттестации
раскрывается
в
комплекте
контролирующих материалов, предназначенных для проверки соответствия уровня
подготовки по дисциплине требованиям ФГОС ВПО.
Контролирующие материалы по дисциплине содержат:
– тесты текущего контроля успеваемости по дисциплине (для текущих
аттестации);
– тесты промежуточной аттестации по дисциплине (для экзамена);
Комплект контролирующих материалов приведен в приложении В настоящего
стандарта.
Рейтинг студента формируется в течение семестра непрерывно по мере выполнения
учебных работ. Для эффективной организации и активизации самостоятельной учебной
работы студентов используется рейтинговая подсистема контроля и оценки учебной
деятельности, соответствующая «Положению о модульно-рейтинговой системе
квалиметрии учебной деятельности студентов» СМК ОПД 01-19-2008. Памятка
дисциплины приведена в приложении Г.
Оценка индивидуальной деятельности студентов по дисциплине складывается из
следующих видов работ:
Вид индивидуальной деятельности
Вес работы при
расчете рейтинга
0.54
0.23
0.23
1) защита выполненных работ
2) сдача экзамена
3) выполнение курсового проекта
Более подробно удельный вес каждого контрольного испытания (в долях единицы)
приведен также в п 3.1.4.
3.1.4 Учебно-методическая карта дисциплины
для направления 231000.68 “Программная инженерия”
на ____2____семестр
График аудиторных занятий, СРС, текущего контроля и промежуточной
аттестации
Наименова
ние
Вида работ
Лекции
Лабораторн
ые работы
Номер недели
1
2
1
1
2
2
3
4
5
6
1 Аудиторные занятия 40 часов
3
4
5
6
3
4
5
6
7
8
9
10
7
7
8
8
9
9
10
10
2 Самостоятельная работа 104 часа+ 36 час подготовка к экзамену
Подготовка
к текущим
лекциям (20
Часов)
Подготовка
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
8
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
к текущим
лабораторн
ым работам
(20 Часов)
Курсовой
проект(64
час)
3 Формы текущей аттестации
Защита
работ
0,06
0,06
0,06
0,06
0,06
0,06
0,06
Курсовой
проект
Экзамен
0,06
0,06
0,23
4 Формы промежуточной аттестации
Экзамен в период сессии 0,23
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО (№ 543 от 9.11.
2009 г.) с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению и профилю подготовки
231000.68 «Программная инженерия».
3.2 Условия освоения и реализации дисциплины
3.2.1 Методические рекомендации студентам по изучению дисциплины
В настоящее время владение методами интеллектуальной обработки
изображений и понимание основ компьютерного зрения для выпускника данного
направления подготовки в магистратуре является важным атрибутом его
профессиональной пригодности.
Технология организации образовательного процесса
В соответствии с учебным планом на изучение дисциплины «Интеллектуальные
технологии обработки изображений» во втором семестре отводится 180 часов. Из них 40
час — аудиторные занятия, которые включают теоретический лекционный курс (20 часов)
и лабораторные работы (20 часов); 104 часа — самостоятельная внеаудиторная работа,
которая предполагает подготовку к лекционным и лабораторным занятиям, а также
выполнение курсового проекта. В период сессии на подготовку к экзамену студенту
отводится 36 часов.
Лекции. Лекции проводятся в интерактивном формате (лекция-дискуссия),
поэтому для успешного участия в обсуждении рассматриваемых тем необходимо знать
все определения, формулировки основных утверждений и методы решения проблем,
которые вводились и обсуждались на предыдущих занятиях. В случае пропуска лекции
по уважительной причине долг гасится восстановлением пропущенного материала и
предъявлением справки; без уважительной причины — восстановлением пропущенного
материала и написанием реферата по теме модуля.
Лабораторные работы. Полноценное изучение дисциплины «Интеллектуальные
технологии обработки изображений» невозможно без практической реализации
алгоритмов на лабораторных работах, самостоятельной проработки материала по темам
лабораторных работ. Поэтому практикум на ЭВМ является неотъемлемой частью этой
дисциплины. Цель работ состоит в закреплении теоретического материала, приобретении
практического опыта проектирования и реализации систем анализа и обработки
изображений, основанных на методах компьютерного зрения.
Защита лабораторной работы осуществляется при наличии печатного или
рукописного отчета, если он предусмотрен для данной работы. На защиту предъявляются
выполненные задания в соответствии с перечнем для данной лабораторной работы (см. в
нормативных материалах на групповом сервере требования к оформлению отчетов).
9
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
Защита проводится в форме ответов на вопросы преподавателя о проделанной работе,
проверки работоспособности программы на предъявленных тестах. При защите
необходимо знать и уметь то, что перечислено в задании данной лабораторной работы.
Курсовой проект Курсовое проектирование является заключительным этапом в
изучении студентами учебной дисциплины в общем объеме. Задачей курсового
проектирования является формирование практических навыков построения систем
обработки и анализа изображений, навыков выбора подходящего для соответствующих
задач инструментария. Темы работ связаны с реализацией прикладных программных
комплексов, работающих с реальными наборами изображений. При выполнении
курсового проекта требуются знания, полученные в результате изучения всего курса. В
силу большого объема количества часов, выделяемых для выполнения курсового проекта,
предусмотрено, что студент самостоятельно изучает некоторые темы.
Контроль. Текущий контроль успеваемости включает учет сроков и результатов
защиты лабораторных работ, каждая из которых имеет вес, определяемый ее
информативностью, значимостью и прикладной направленностью. В результате
формируется текущий рейтинг по лабораторной части модулей. Оценка за выполненную
работу включает в себя:
 демонстрацию работоспособности программы 40 баллов;
 объяснение теоретических вопросов 55 баллов;
 отчет 5 баллов.
Рубежный контроль предусматривает тестирование по теоретической части курса в
соответствии с графиком учебного процесса, что позволяет получить сбалансированную,
реально отражающую текущий уровень знаний оценку. В результате формируется рейтинг
по лекционной части модулей. Итоговый контроль осуществляется в форме экзамена.
Студенты, сдавшие к моменту итогового занятия все работы и имеющие рейтинг не
менее 75, при их согласии, могут получить экзамен автоматически.
Для студентов с высоким текущим рейтингом по их желанию может быть
организовано углубленное изучение предмета, выдано дополнительное задание. В этом
случае для повышения рейтинга выдается дополнительное задание: либо в виде решения
дополнительных проблем, либо дополнительной лабораторной работы. После проведения
такого контроля (с оценкой R*), текущий рейтинг RT пересчитывается:
(100  R T )(R   50)
R T  R T 
.
100
3.2.2 Организация самостоятельной работы студента по дисциплине
В соответствии с графиком учебного процесса на самостоятельную работу
студентов отводится более 75% часов от общей нагрузки. СРС включает подготовку ко
всем видам учебной деятельности (лекции, лабораторные работы, курсовой проект,
экзамен). Для выполнения СРС, связанной с использованием компьютера,
предоставляются учебные аудитории 310-318 г.к. Источники учебно-методической
литературы, программные и информационные ресурсы для реализации указанных видов
СРС приведены выше. Регулярные консультации (не реже 1 раза в неделю) и контроль за
своевременной защитой лабораторных работ являются обязательным элементом
организации учебного процесса по дисциплине в рамках СРС. Элементы творчества
являются обязательными при выполнении лабораторных работ по дисциплине. Студенты
должны опираясь на общую технологию работы выполнить лабораторные работы по
индивидуальному варианту. При выполнении заданий студенты должны кроме основной
и дополнительной рекомендованной литературы использовать и другие источники
Индивидуальные
задания
предусматривают
получение
студентами
навыков
10
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
самостоятельной учебной деятельности в рамках требуемой тематики и
функциональности программной среды. Стимулом для использования элементов научного
поиска при изучении дисциплины является повышенный рейтинг при оценке отдельных
видов СРС. Возникающие затруднения в осуществлении обучения разрешаются с
преподавателем на занятиях или консультациях.
3.2.3 Методические рекомендации преподавателю дисциплины
В рамках дисциплины проводится изучение основных подходов компьютерного
зрения, необходимых для последующего изучения моделей, методов и технологий анализа
изображений. В курсе рассматривается история вопроса, имеющиеся подходы, и делается
упор на использование дескрипторов окрестностей опорных точек изображений для
решения различных задач – оценка трансформации между изображениями, классификация
и извлечение информации о геометрии объектов.
Дисциплина изучается на лекциях и лабораторных работах, выполняется курсовой
проект.
На лекциях рассматриваются основополагающие теоретические вопросы и способы
решения задач прикладного и системного характера. Лекции строятся на
последовательном систематическом устном изложении преподавателем учебного
материала, представляющего логически законченное целое. Каждая лекция
сопровождается презентацией, содержащей краткий теоретический материал и
иллюстративный материал.
Каждая презентация построена по следующему шаблону: название лекционного
занятия, цель и задачи лекции, теоретический материал, в конце приведены итоги
лекционного занятия, обозначена тема следующей лекции, а также вопросы и
задания для самостоятельного изучения.
Презентации по лекционному курсу разбиты по темам, по отдельно взятой теме
может быть несколько лекций.
Лабораторные работы направлены на самостоятельную работу по созданию
алгоритмов извлечения информации из изображений и по построению систем,
обрабатывающих полученную информацию. На лабораторной работе проводится разбор
выполненных работ, обсуждение проблем, связанных с алгоритмами и программами
данной работы, контролируется степень освоения студентами методов и подходов к
обработке изображений на конкретных примерах и алгоритмах. Студенты привлекаются к
разбору и сравнительному анализу предлагаемых вариантов программных реализаций
решаемых задач.
В процессе самостоятельной работы студенты отрабатывают теоретические
положения, изложенные на лекциях, реализует задания по лабораторным работам,
выполняет курсовой проект. Задания носят индивидуальный характер.
Организация занятий по дисциплине «Интеллектуальные технологии обработки
изображений» предполагает применение следующих технологий:
 информационно-развивающей (интерактивные лекции);
 личностно-ориентированной (трехуровневые задания на лабораторные работы);
 визуализации (использование обычной или интерактивной доски, проектора).
В соответствии с рабочим планом дисциплины преподавание «Интеллектуальные
технологии обработки изображений» включает такие формы обучения как лекция,
лабораторные работы, курсовой проект, СРС.
Рекомендуется применение следующих методов обучения:
 информационного (лекция-дискуссия, лекция-диалог, лекция-визуализация,
тестирование);
11
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
 поискового («слушай-думай-генерируй идеи» на лекции, «читай-думай-выполняй»
на лабораторных работах, поиск информации для мини-реферата по теме
лабораторной работы);
 мозговой штурм (проблемная задача на лекции, при защите лабораторной работы);
Чтение лекций проводится с использованием традиционных средств и средств
мультимедиа в ауд. 516-522 г.к.
Для проведения лабораторных работ требуются технические средства,
включающие персональные компьютеры, объединенные в локальную вычислительную
сеть. Лабораторные занятия проводятся на базе компьютерных аудиторий в форме
диалога с применением элементов поиска.
Использование рейтинговой подсистемы учета и контроля учебных достижений
студентов позволяет обеспечить:
 максимальную объективность в оценке результатов учебной деятельности
студентов;
 высокую дифференцирующую способность оценивания уровня усвоения учебного
материала;
 минимальные затраты времени преподавателя на вычисление текущего,
семестрового, итогового рейтингов;
 стимулирование ритмичной работы студентов в семестре;
 уменьшение психофизических нагрузок студентов и преподавателя в сессию;
 усиление обратной связи между преподавателем и студентом.
3.2.4 Образовательные технологии
Таблица. Рекомендации по использованию средств, форм и методов обучения в
преподавании дисциплины (в интерактивной форме- 4 час)
Применяемые
Применяемые формы
средства обучения обучения
ПК, проектор
диалог (2 час)
дискуссия (2 час)
Используемые методы обучения
информационный
поисковый
3.2.5 Особенности преподавания дисциплины
Особенности преподавание дисциплины «Интеллектуальные технологии обработки
изображений» описаны в пп. 3.2.1, 3.2.3
3.2.6 Материально-техническое обеспечение дисциплины
При обучении по дисциплине «Интеллектуальные технологии обработки
изображений» используются компьютеризованные учебные аудитории. В аудиториях
предусмотрены места для работы с портативными ПК и рабочие столы для выполнения
письменных заданий по лабораторным работам, проведения защит и тестирования. Для
проведения лекций используются мультимедиа-аудитории 516-522 главного корпуса.
12
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
4 Лист согласования рабочей программы дисциплины
Лист согласования рабочей программы дисциплины
Наименование
дисциплин, изучение которых опирается на данную
дисциплину
1
«Основы индустриального производства ПО» (3
семестр)
2. «Нечеткое моделирование и системы принятия
решений» (3 семестр)
Кафедра- Предложен Подпись
разработч
ия
заведующег
ик
об
о
дисципли изменении согласующе
ны
рабочей й кафедры
программы
2
3
4
1.
ПМ
Замечаний
нет
5 Лист изменений к стандарту дисциплины
ИЗМЕНЕНИЕ (ДОПОЛНЕНИЕ) № _____
Утверждено и введено в действие
__________________________________________________________________
(наименование документа)
от ________________________________
№ ___________
(дата (цифрой), месяц (прописью), год)
Дата введения
<*>
13
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
14
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
ПРИЛОЖЕНИЕ А
Методические указания к выполнению лабораторных работ при изучении
дисциплины «Интеллектуальные технологии обработки изображений»
для магистратуры направления 231000.68 "Программная инженерия"
Лабораторная работа 1. Свертки изображений. (2 час +2 часа СРС)
Цель работы
Освоить методы обработки изображений путем применения сверток. Научиться
вычислять градиенты и производить контуризацию.
Формулировка задачи
Написать алгоритмы, позволяющие производить свертку изображения с заданной
матрицей. Реализовать вариант с раздельной обработкой по осям. Реализовать различные
варианты обработки краевых эффектов.
Лабораторная работа 2. Пространство масштаба (2 час +2 часа СРС)
Цель работы
Освоить использование гауссова фильтра для построения пирамид состоящих из
октав. Познакомиться с особенностями вычислений в пространстве масштаба.
Формулировка задачи
Из заданного изображения построить гауссову пирамиду с заданным шагом
изменения масштаба. Реализовать вариант построения пирамиды с разделением на
октавы. Реализовать функцию I(x, y, s).
Лабораторная работа 3. Операторы интересных точек (2 час +2 часа СРС)
Цель работы
Освоить базовые алгоритмы поиска интересных точек в изображении, которые
затем используются для вычисления дескрипторов.
Формулировка задачи
Реализовать операторы Моравека и Харриса для поиска интересных точек в
изображении. Реализовать фильтрацию интересных точек методом Adaptive NonMaximum Suppression для заданного количества необходимых точек. Оценить
повторяемость результата при некоторых искажениях оригинального изображения –
сдвиг, шум, контрастность и яркость.
Лабораторная работа 4 Дескрипторы окрестности интересный точек (2 час +2
часа СРС)
Цель работы
Освоить принципы вычисления дескрипторов окрестностей и их представления в
виде векторов. Познакомиться с подходом на основе гистограмм градиентов.
Формулировка задачи
Реализовать вычисление дескрипторов окрестностей заданных точек путем
вычисления градиентов в каждой точек изображения и разбиения окрестности на сетку.
Реализовать вычисление гистограмм градиентов в ячейках сетки и нормализацию
полученных данных. Реализовать операции сравнения и поиска по полученным наборам
дескрипторов. Реализовать визуализацию результатов поиска ближайших дескрипторов в
двух изображениях.
15
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
Лабораторная работа 5. Инвариантность дескрипторов к вращению (2 час +2
часа СРС)
Цель работы
Познакомиться с возможностью достижения относительной инвариантности
дескрипторов к вращению изображений.
Формулировка задачи
Реализовать
относительную
инвариантность
вычисления
дескрипторов
относительно вращения изображений на основе подхода SIFT. Реализовать этап оценки
ориентации интересной точки и поворота сетки, в которой вычисляются гистограммы
градиентов. Оценить полученный алгоритм с точки зрения реакции на соответствующие
искажения изображений, сравнить с полученным в четвертой работе.
Лабораторная работа 6. Инвариантность дескрипторов к изменениям масштаба
(2 час +2 часа СРС)
Цель работы
Познакомиться с возможностью достижения относительной инвариантности
дескрипторов к изменению масштаба изображений.
Формулировка задачи
Реализовать подобную методу SIFT схему выбора масштаба изображения, на
котором будет рассчитываться дескриптор окрестности интересной точки. Для этого
включить построение гауссовой пирамиды с разделением на октавы в фазу подготовки
изображения. Реализовать алгоритм поиска экстремумов в наборе DoG. Внести
соответствующие изменения в алгоритм поиска интересных точек. Сравнить полученные
результаты, сравнить с полученными в пятой работе.
Лабораторная работа 7. Частичная инвариантность дескрипторов к аффинным
трансформациям (2 час +2часа СРС)
Цель работы
Познакомиться с возможностью достижения относительной инвариантности
дескрипторов к аффинным трансформациям изображения.
Формулировка задачи
Реализовать распределение значение градиентов по смежным гистограммам, добавить
весовые коэффициенты исходя из расстояния до соответствующих центров. Оценить
работу дескриптора исходя из искажений поворота плоскости, оценить повторяемость в
этом случае. Сравнить полученные результаты, сравнить с полученными в шестой работе.
Лабораторная работа 8. Оценка трансформации через схему RANSAC (2 час +2
часа СРС)
Цель работы
Освоить схему
изображениями.
RANSAC
для
поиска
модели
трансформации
между
Формулировка задачи
Даны два изображения, одно является сдвигом, смещением, вращением, либо все
вместе. С помощью извлеченного набора дескрипторов из обоих изображений и их
соответствий, найти модель трансформации между изображениями, представленной в
виде матрицы аффинного преобразования. Продемонстрировать полученные результаты
на примере сшивания исходных изображений исходя из полученной матрицы.
16
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
Лабораторная работа 9. Оценка трансформации через преобразование Хафа (2
час +2 часа СРС)
Цель работы
Освоить метод преобразования Хафа для поиска модели трансформации между
изображениями.
Формулировка задачи
Даны два изображения, причем на втором из них помещен объект из первого
изображения, возможно с измененным масштабом и/или углом поворота. С помощью
извлеченного набора дескрипторов из обоих изображений и их соответствий, найти
объект из первого изображения на втором, получить соответствующую позу.
Продемонстрировать работу метода с различными настройками квантования фазового
пространства и визуализацией полученных поз объекта на втором изображении.
17
СТО АлтГТУ 13.68.1.4055-2014
Приложение Б
Методические указания к выполнению курсового проекта при изучении
дисциплины «Интеллектуальные технологии обработки изображений»
для магистратуры направления 231000.68 "Программная инженерия"
Курсовое проектирование является заключительным этапом в изучении
студентами учебной дисциплины в общем объеме. Задачей курсового проектирования
является формирование практических навыков построения систем обработки и анализа
изображений, навыков выбора подходящего для соответствующих задач инструментария.
Темы работ связаны с реализацией прикладных программных комплексов, работающих с
реальными наборами изображений. При выполнении курсового проекта требуются
знания, полученные в результате изучения всего курса. В силу большого объема
количества часов, выделяемых для выполнения курсового проекта, предусмотрено, что
студент самостоятельно изучает некоторые темы.
Примеры заданий на курсовое проектирование
1
2
3
4
5
6
Автоматизированная система поиска похожих изображений на диске
компьютера
Система поиска связанных по содержанию изображений на диске
компьютера
Система распознавания наличия заданного объекта в наборе
изображений
Создание панорам из набора связных изображений
Автоматизированная система классификации изображений
Система тестирования инвариантности дескрипторов в зависимости от
различных искажений
Курсовой проект включает в себя вербальную и формализованную постановку
задачи, проектирование (в случае необходимости) базы данных, разработку нескольких
прототипов пользовательского интерфейса, написание программы, оформление отчета о
проделанной работе.
Основными разделами курсового проекта являются:
1. Описание предметной области. Используется материал темы № 1-2 (6 часа
СРС )
2. Первичное проектирование интерфейса. Используется материал темы №№ 2,
4 (8 часов СРС)
3. Построение схемы работы системы, реализация методов и алгоритмов
извлечения необходимой информации из изображений. Используется
материал темы №2-9 (8 часов СРС)
4. Разработка ПО с реализацией прикладных программных комплексов,
непосредственно обрабатывающих изображения. Используется материал
тем №4, №5, №№ 1-9 (32 часов СРС)
5. Создание технической документации: базовой и контекстной справки.
По проделанной работе должны быть представлены:
1) отчет, написанный в соответствии с правилами оформления отчета по курсовой
работе, связанной с созданием программного продукта;
2) работоспособный программный продукт.
18