Otázky sú z minulého roka. Môžu byť jemne upravené – inak preusporiadané, resp. vynechané veci, ktoré nebudú preberané.
- Binárne obrazy, metrika, vzdialenosť, susedstvo. Matematická morfológia (dilatácia, erózia, otvorenie, zatvorenie)
- Farebný, šedotónový, binárny obraz, prahovanie, histogram, vyhladzovanie histogramu.
- Šum, odstraňovanie šumu, konvolúcia, filtrovanie
- Filtrovanie vo frekvenčnej oblasti, Fourierová tranformácia, konvolučná veta, sínusoida, vzorkovanie, aliasing
- Detekcia hrán, gradient, laplacian, Cannyho hranový detektor
- Fitting lines, metóda najmenších štvorcov, RANSAC, aktívne kontúry
- Hough transformácia na nájdenie čiar a kruhov, detekcia rohov – Harris, Shi-Tomasi
- Segmentácia obrazu, grabcut, clustering (k-means, meanshift)
- Príznaky, blob detection, SIFT detektor a deskriptor
- Geometrické transformácie, transformačná matica, 2×2 a 3×3 transformácie, spájanie obrázkov na základe zhodnosti príznakov (panoráma)
- Detekcia tváre, haar features, integral image, SVM klasifikácia
- Strojové učenie, neurónové siete – predspracovanie obrázkov, image whitening, dataset augmentation. Vybrané modely používané v počítačovom videní (základný prehľad podľa vlastného výberu – napr. konvolučné siete, rozhodovacie stromy, SVM …) a úlohy, ktoré riešia
- Sledovanie objektu na sekvencií obrázkov, mixture of gaussians, template matching a tracking (využitie histogramov),
bayesovské filtrovanie (napr. kalman filter) - Vznik obrazu – dierková kamera, projekcia z 3D do 2D, vonkajšia a vnútorná matica, kalibrácia kamery, epipolárna geometria (základný prehľad)
- Vybrané témy z algebry, matematickej analýzy, štatitstiky, teórie pravdepodobnosti, teórie grafov a iných oblastí a ich využitie v metódach počítačového videnia (derivácie, integrály, matice, vektory, periodické funkcie, a ďalšie). Niekoľko príkladov si zvoľte podľa vlastného uváženia.