Digitális szűrési módszerek a térinformatikában


Előadó: Elek István egyetemi docens
heti 2 óra előadás vagy konzultáció
Számonkérés: önálló feladat elkészítése

Tematika

ALAPFOGALMAK Az elektromágneses spektrum Pixel, felbontás, színmélység RGB színmodell, HSI színmodell A hisztogramm, fehéregyensúly Gyakorlat: Színmanipuláló programok készítése
AZ ADATNYERÉS ESZKÖZEI Meteorológiai műholdak, erőforráskutató műholdak, légi leképező rendszerek Digitális fényképezés, szkennelés Gyakorlat: adatnyerési lehetőségek összehasonlítása
RASZTERES ADATSZERKEZETEK Ismertebb raszteres adatformátumok (bmp, jpg, tiff, png, bil, stb.) Georeferencia, rektifikálás Gyakorlat: különböző fájlformátumokat olvasó programok készítési problémái
A KÉPFELDOLGOZÁS MATEMATIKAI ALAPJAI Időtartomány, frekvencia tartomány A Fourier-sorfejtés, Fourier-transzformáció, DFT, FFT Konvolúció és azonosságai, digitális konvolúció Kontrasztnövelő eljárások, hisztogramm kiegyenlítés, Hagyományos digitális szűrési eljárások: alul- és felülvágó szűrők, Ideális szűrőket közelítő eljárások (Csebisev polinomok, Gauss függvény, stb.) Élmegőrző szűrési eljárások, speciális simító-élmegőrző szűrők, rangszűrők Éldetektorok (Laplace, Canny) Gyakorlat: szűrőprogramok készítése
A  MINTAVÉTELEZÉS ELMÉLETE A Dirac-féle delta disztribúció, a digitalizálás matematikai modellje egy és kétdimenzióban, a mintavételezés hatása a spektrumra, Nyquist-intervallum, Nyquist-frekvencia, a mintavételezés sűrítése (interpoláció) és ritkítása, szabályos és szabálytalan mintavételezés Gyakorlat: Interpoláló és ritkító programok vizsgálata, írása
STATISZTIKAI ELJÁRÁSOK Főkomponens analízis Felügyelt osztályozás, nem felügyelt osztályozás, klaszterezés Térbeli statisztikai elemzések Gyakorlat: többváltozós statisztikai eljárások alkalmazása digitális képekre
RASZTER-VEKTOR KONVERZIÓ Automatikus szegmentálás, képek homogén területekre bontása, poligon növesztés, konvenciók- ismeretek-tudásbázisok.

Választható kidolgozandó önálló feladatok

1. Raszteres adatformátumok (pl. bil, geotif, jpg, img, png) részletes bemutatása egy önálló előadás formájában, ezen fájlokat manipuláló szoftver elkészítése és bemutatása az előadáson.
2. Textura kezelés lehetőségeinek bemutatása önálló elődáson, szoftver készítése
3. A főbb színmodellek részletes ismertetése, az modellek közötti átszámítás módjának bemutatása, az átszámítást bemutató szoftver elkészítése és bemutatása az előadáson.
4. Az FFT algoritmus ismertetése önálló előadásban, FFT szoftver készítése és bemutatása.
5. A diszkrét konvolúció részletes bemutatása egy önálló előadás formájában, konvolúciós szoftver elkészítése.
6. Interpoláló eljárások ismertetése önálló előadásban, átmintavételező program készítése és bemutatása.
7. Klaszterező eljárások részletes bemutatása önálló előadásban, klaszterező szoftver készítése és bemutatása.
8. Többváltozós statisztikai eljárások bemutatása önálló előadásban, főkomponens analízis vagy más többv. stat. szoftver készítése.

Ajánlott irodalom:  

M. Petrou - P.G. Sevilla: "Deling with Texture", Wiley, 2006
Allen - Mills: ,,Signal Analysis, Time, Frequency, Scale and Structure'', IEEE Press, Wiley-Interscience, 2004
Iványi A. ,,Informatikai algoritmusok'', ELTE Eötvös Kiadó, 2004
Steven Smith: Digital Signal Processing (pdf-ben), Elsevier Science, 2003
R. Gonzalez - R. Woods: Digital Image Processing, Prentice Hall, 2002
J.F. Richards.: "Remote sensing Digital image analysis", Springer-Verlag, 1986, Australia
A. Meskó: "Digital Filtering", John Wiley & Sons, 1984