Literatúra

Témy:

  • Úvod do Computer Vision – [SZELISKI] chapter 1 – Introduction, [SZELISKI] Conclusion, [SONKA] chapter 1 – introduction
  • Thresholding, binárne obrazy – [SONKA] chapter 6.1
  • Metrika, vzdialenosť, susedstvo – [ŠIKUDOVÁ] Morfologické operácie – 4.2. Základné pojmy a definície
  • Matematická morfológia – [SONKA] chapter 13 – Mathematical morphology
  • Transformácia pixelov, bodové operátory, vyhladzovanie histogramov – [SZELISKI] chapter 3.1.
  • Šum – [SONKA] 2.3.6
  • Lineárne a nelineárne filtrovanie, konvolúcia – [NAYAR] Imaging -> Image Processing I., [SZELISKI] – 3.2., 3.3.
  • Transformácie (vzorkovanie, aliasing, frekvenčná doména (sínusoida, square wave), Fourierová transformácia, Konvolučná veta) – [NAYAR] Imaging -> Image Processing II.
  • Geometrické transformácie – [SZELISKI] 3.6, [NAYAR] Features -> Image Stitching
  • Detekcia hrán a rohov (Gradient, Laplacian, Cannyho detektor, Harris Corner detection) – [NAYAR] Features -> Edge Detection
  • Detekcie (fitting lines, aktívne kontúry, Hough transformácia na čiary a kruhy) – [NAYAR] Features -> Boundary detection
  • Template matching – [SONKA] 6.4 Matching
  • Segmentácia (k-means, mean shift, GrabCut) – [NAYAR] Perception -> Image Segmentation
  • Príznaky – [SZELISKI] 7.1
  • SIFT, deskriptor – [NAYAR] Features -> SIFT Detector
  • Spájanie obrazov – [NAYAR] Features -> Image Stitching
  • Detekcia tváre (Haar features, Integral image, klasifikácia, SVM) – [NAYAR] Features -> Face Detection
  • Rozpoznávanie, deep learning, CNN – [SZELISKI] 5
  • Image whiteningJ. Hadrien
  • Textúry (analýza a syntéza) – slajdy, [SZELISKI] 10.5
  • Tracking (rozdiel obrázkov, gaussian mixture model, template matching, feature detection) – [NAYAR] Perception -> Object Tracking
  • Vznik obrazu – [NAYAR] Imaging -> Image Formation
  • 3D – Vnútorná a vonkajšia matica, kalibrácia kamery – [NAYAR] Reconstruction II. -> Camera Calibration resp. (1, 2, 3)
  • 3D – epipolárna geometria – [NAYAR] Reconstruction II. -> Uncalibrated Stereo