МИНОБРНАУКИ РОССИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Алтайский государственный университет»

Компьютерная графика и обработка изображений

рабочая программа дисциплины
Закреплена за кафедройКафедра информационной безопасности
Направление подготовки10.03.01. Информационная безопасность
ПрофильБезопасность автоматизированных систем (в сфере профессиональной деятельности)
Форма обученияОчная
Общая трудоемкость3 ЗЕТ
Учебный план10_03_01_ИБ-2020
Часов по учебному плану 108
в том числе:
аудиторные занятия 42
самостоятельная работа 66
Виды контроля по семестрам
зачеты: 5

Распределение часов по семестрам

Курс (семестр) 3 (5) Итого
Недель 18
Вид занятий УПРПДУПРПД
Лекции 14 14 14 14
Лабораторные 28 28 28 28
Сам. работа 66 66 66 66
Итого 108 108 108 108

Программу составил(и):
к.ф.-м.н., доцент, Дмитриев А.А.

Рецензент(ы):
к.ф.-м.н., доцент, Рудер Д.Д.

Рабочая программа дисциплины
Компьютерная графика и обработка изображений

разработана в соответствии с ФГОС:
Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования по направлению подготовки 10.03.01 ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ (уровень бакалавриата) (приказ Минобрнауки России от 01.12.2016 г. № 1515)

составлена на основании учебного плана:
10.03.01 Информационная безопасность
утвержденного учёным советом вуза от 30.06.2020 протокол № 6.

Рабочая программа одобрена на заседании кафедры
Кафедра информационной безопасности

Протокол от 28.06.2023 г. № №11-2022/23
Срок действия программы: 20232024 уч. г.

Заведующий кафедрой
д.ф.-м.н., профессор Поляков В.В.


Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году

Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2023-2024 учебном году на заседании кафедры

Кафедра информационной безопасности

Протокол от 28.06.2023 г. № №11-2022/23
Заведующий кафедрой д.ф.-м.н., профессор Поляков В.В.


1. Цели освоения дисциплины

1.1.Целью изучения дисциплины является формирование знаний и практических навыков в использовании методов анализа и обработки изображений при помощи современных программных средств. Выполнение учебной программы позволяет студентам ознакомиться с основными методами получения цифровых изображений, освоить современные приемы программной обработки и анализа изображений на вычислительных устройствах.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.В.01

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ПК-2 способностью применять программные средства системного, прикладного и специального назначения, инструментальные средства, языки и системы программирования для решения профессиональных задач
ПК-11 способностью проводить эксперименты по заданной методике, обработку, оценку погрешности и достоверности их результатов
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.Знать:
3.1.1.1. Принципы получения изображения с помощью цифровых устройств.
2. Основные цветовые модели, используемые при работе с изображениями.
3. Основные градационные преобразования изображений и их область применения.
4. Принципы построения гистограмм цифрового изображения.
5. Алгоритмы пространственной фильтрации цифровых изображений.
6. Методы сегментации цифровых изображений.
7. Аппарат морфологических приемов обработки изображений.


3.2.Уметь:
3.2.1.1. Выбирать и использовать методы улучшения цифрового изображения в зависимости от задачи.
2. Строить гистограмму цифрового изображения, определять качество цифрового изображения в зависимости от вида гистограммы.
3. Выбирать оптимальный метод сегментации для качественного выделения объектов на изображении.
3.3.Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.1. В применении на практике алгоритмов улучшения цифрового изображения.
2. Работы с инструментами для устранения шума на цифровом изображении.
3. В использовании современных программных средств работы с цифровыми изображениями.

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия Наименование разделов и тем Вид занятия Семестр Часов Компетенции Литература
Раздел 1. Получение и представление изображений. Цветовые пространства.
1.1. Получение и представление изображений. Цветовые пространства. Лекции 5 1 ПК-2 Л2.2, Л1.1
1.2. Базовые операции. Цветовые режимы. Геометрические преобразования. Лабораторные 5 4 ПК-11 Л2.1
1.3. Форматы графических изображений Сам. работа 5 12 ПК-2, ПК-11 Л2.1, Л1.1
Раздел 2. Геометрические преобразования изображений.
2.1. Геометрические преобразования изображений. Лекции 5 1 ПК-2 Л2.2, Л1.1
2.2. Базовые операции. Цветовые режимы. Геометрические преобразования. Лабораторные 5 4 ПК-2, ПК-11 Л2.3, Л1.1
2.3. Основы программирования в среде Mathlab Сам. работа 5 12 ПК-2, ПК-11 Л2.1, Л1.1
Раздел 3. Пространственные методы обработки изображений. Градационные преобразования.
3.1. Пространственные методы обработки изображений. Градационные преобразования. Лекции 5 1 ПК-2 Л2.1, Л1.1
3.2. Обработка изображений. Точечные операции и фильтрация. Лабораторные 5 2 ПК-11 Л2.1, Л1.1
3.3. Градационные методы в растровых редакторах Сам. работа 5 12 ПК-11 Л2.3, Л1.1
Раздел 4. Гистограмма изображений. Эквализация гистограммы.
4.1. Гистограмма изображений. Эквализация гистограммы. Лекции 5 1 ПК-2, ПК-11 Л2.1, Л1.1
4.2. Обработка изображений. Точечные операции и фильтрация. Лабораторные 5 4 ПК-2, ПК-11 Л2.2, Л1.1
4.3. Алгоритмы быстрого построения гистограммы изображений. Сам. работа 5 10 ПК-2, ПК-11 Л2.3, Л1.1
Раздел 5. Пространственная фильтрация цифровых изображений.
5.1. Пространственная фильтрация цифровых изображений. Лекции 5 2 ПК-2 Л2.1, Л1.1
5.2. Обработка изображений. Точечные операции и фильтрация. Лабораторные 5 4 ПК-11 Л2.3, Л1.1
5.3. Использование низкочастотной фильтрации для обработки цифровых изображений. Сам. работа 5 12 ПК-2, ПК-11 Л2.2, Л1.1
Раздел 6. Сегментация и выделение границ на изображении.
6.1. Сегментация и выделение границ на изображении. Лекции 5 1 ПК-11 Л2.1, Л1.1
6.2. Сегментация. Определение границ. Лабораторные 5 4 ПК-2, ПК-11 Л2.3, Л1.1
Раздел 7. Связывание контуров. Преобразование Хафа.
7.1. Связывание контуров. Преобразование Хафа. Лекции 5 1 ПК-11 Л2.1, Л1.1
Раздел 8. Методы пороговой сегментации.
8.1. Методы пороговой сегментации. Лекции 5 2 ПК-2, ПК-11 Л2.3, Л1.1
8.2. Сегментация. Определение границ. Лабораторные 5 2 ПК-2, ПК-11 Л2.3, Л1.1
Раздел 9. Методы определения оптимального порога сегментации.
9.1. Методы определения оптимального порога сегментации. Лекции 5 2 ПК-2, ПК-11 Л2.2, Л1.1
9.2. Алгоритм определения порога сегментации методом Оцу. Сам. работа 5 8 ПК-2, ПК-11 Л2.1, Л1.1
Раздел 10. Морфологическая обработка изображений.
10.1. Морфологическая обработка изображений. Лекции 5 1 ПК-2 Л2.3, Л1.1
10.2. Морфологические операции. Лабораторные 5 4 ПК-11 Л2.3, Л1.1
Раздел 11. Основные принципы представления и описания изображений.
11.1. Основные принципы представления и описания изображений. Лекции 5 1 ПК-2, ПК-11 Л2.2, Л1.1

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Оценочные материалы для текущего контроля по разделам и темам дисциплины в полном объеме размещены в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ» – https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=1011
ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-2
ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА
1. Какое из перечисленных цветовых пространств является аппаратно-независимым.
a. Изображение в градациях серого.
b. L*a*b
c. RGB.
d.CMYK.
ответ b
2. Отметьте причины введения компоненты K – черного цвета в цветовую модель CMYK.
a. Необходимостью перевода в пространство RGB.
b. Низкое качество бумаги для печати.
c. Несовершенство красителей.
d. Требуется для соответствия различным стандартам качества печати
ответ b, c
3. По значениям координат цветовой модели RGB определите черный цвет.
a. [234 0 22]
b. [129 129 129]
c. [12 12 12]
d. [0 0 0]
ответ d
4. По значениям координат цветовой модели RGB определите белый цвет.
a. [10 10 10]
b. [2 2 2]
c. [255 255 255]
d. [64 64 64]
ответ с
5. Оттенки какого цвета расположены на диагонали, соединяющей начало координат и точку, наиболее удаленную от центра координат цветовой модели RGB.
a. Оттенки красного.
b. Оттенки серого.
c. Оттенки голубого.
d. Оттенки коричневого.
ответ b

6. Чему равна сумма коэффициентов масок фильтров, необходимых для выделения линий на изображении толщиной в один пиксел?
a. 0
b. 6
c. 48
d. -1
Ответ – а
7. Какую функцию нужно использовать для определения порога сегментации методом Оцу?
a. std()
b. Img <= T
c. imfilter()
d. graythresh()
Ответ – d
8. Как называется метод разделения пикселей цифрового изображения на две группы относительно заданного значения яркости.
a. Низкочастотная фильтрация
b. Метод главных компонент.
c. Многоуровневая сегментация.
d. Пороговая сегментация.
Ответ – d
9. Что предлагает метод Оцу при работе с цифровыми изображениями?
a. Алгоритм уменьшения уровня шума на цифровом изображении.
b. Алгоритм фильтрации на краях изображения.
c. Алгоритм автоматического определения порога для сегментации.
d. Алгоритм улучшения качества изображения.
Ответ – с
10. Что описывает модель наклонного перепада яркости?
a. Вероятность появления пикселей с требуемой яркостью.
b. Область расфокусировки изображения, где яркость изменяется линейно.
c. Распределение откликов после пространственной фильтрации.
d. Ограничения применения сегментации к отдельным видам цифровых изображений.
Ответ – b
11. Для чего необходима пороговая сегментация в задачах морфологии?
a. Для выполнения фильтрации.
b. Для бинаризации цифрового изображения.
c. Для выполнения градационных преобразований
d. Для удаления средней яркости.
Oтвет – b
12. Для чего необходима пороговая сегментация в задачах морфологии?
a. Для бинаризации цифрового изображения.
b. Для выполнения градационных преобразований
c. Для выполнения фильтрации.
d. Для удаления средней яркости.
Ответ – а
13. Выберите морфологическую операцию, которая соответствует последовательному применению операций эрозии и дилатации.
a. Эрозия.
b. Дилатация.
c. Открытие.
d. Закрытия.
Ответ – с
14. Выберите морфологическую операцию, которая соответствует последовательному применению операций дилатации и эрозии.
a. Открытие.
b. Пересечение.
c. Размыкание.
d. Замыкание.
Ответ – d
15. Какую операцию (из перечисленных) цифровой обработки изображений необходимо использовать, если необходимо повысить четкость размытого изображения.
a. Преобразование в негатив.
b. Пространственный фильтр повышения резкости.
c. Удаление среднего уровня яркости.
d. Пространственный сглаживающий фильтр.
Ответ - b

КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом:
• «зачтено» – верно выполнено более 75% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 75% и менее 75% заданий;

ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА
1. Что такое дискретизация изображения.
Аналоговый сигнал, генерируемый светочувствительными элементами, подвергается специальным преобразованиям дискретизации и квантованию, основная цель которых получение цифрового изображения. При выполнении процедуры дискретизации происходит задание дискретного множества координат, которое описывает исходное изображение.
2. Опишите получение изображений в различном частотном диапазоне.
При получении цифровых изображений довольно часто используется диапазон видимой части электромагнитного излучения с длиной волны от 0.4 до 0.7 мкм. Данная область электромагнитного спектра называется видимым излучением. Однако в общем случае возможна регистрация изображений в различном частотном диапазоне. Условием для регистрации является создание необходимых чувствительных элементов, реагирующих на изменение частоты в нужном частотном диапазоне.
3. Опишите цветовую модель RGB.
Цветовая модель RGB является аппаратно-ориентируемой цветовой моделью, используемой для цветных мониторов. Обычно данная цветовая система представляется в виде декартовой системы координат, где каждый оттенок цвета кодируется тремя первичными цветами, красным (R), зеленым (G), синим (B).
4. Опишите модель CMYK.
Цветовая модель CMYK также является аппаратно-ориентируемой моделью, служит стандартом для изображений, используемых в полиграфии и печати. Для реализации модели используется пространство, определяемое следующими первичными цветами C – голубым, М – пурпурным, Y – желтым.
5. Опишите модель CIE L*a*b*.
Особенностью цветовой модели L*a*b* является локализация информации о цвете в двух отдельных компонентах a и b, тогда как за общее распределение яркости на изображении отвечает выделенная компонента L. В компонентах a и b содержатся хроматические данные об изображении. По
существу, а обозначает положение цвета в диапазоне от зеленого до красного, b определяет положение от синего до желтого.
6. Что такое цветовой режим.
Цветовой режим в оттенках серого (градациях серого) применяется для представления изображения в серых цветах. Для перевода изображения их цветового режима RGB в градации серого используют
следующее выражение - = 0.299 + 0.587 + 0.144.
7. Градационные методы изменения изображений.
Можно выделить следующие типы градационных преобразований.
1. Тождественное.
2. Линейное.
3. Степенное.
4. Кусочно-линейное.
8. Арифметические операции на изображении.
Арифметические операции на цифровом изображении могут выполняться как над отдельными пикселями изображения, так и между двумя или несколькими изображениями. Основной практической целью при использовании данных преобразований является повышение или понижение
средней яркости, выделение объектов на изображении, устранение мелких деталей.
8. Гистограмма изображения.
Гистограммой цифрового изображения (x, y), значения яркостей пикселей которого принимают значения из диапазона [0, Lmax], называется дискретная функция, показывающая какое число пикселей соответствует
определенному уровню яркости.
9. Контрастирование изображения
Контрастирование изображения – это процесс улучшения цифрового изображения, в ходе которого гистограмма модифицированного изображения
растягивается вдоль оси яркости.
10.Медианная фильтрация
Медианная фильтрация относится к типу нелинейной пространственной фильтрации. Термин нелинейность говорит о том, что пиксели изображения перед операцией фильтрации расставляются в определенном порядке, а отклик в процессе фильтрации выбирается по определенному закону..
11. Как проявляется появление шумовых составляющих на цифровом изображении
Появление на изображении шумовой составляющей обычно выражается в виде сильных изменений значений яркостей пикселей изображения.
12. На какой математической операции построен линейный усредняющий фильтр.
На операции нахождения среднего значения яркости пикселей на выделенной области цифрового изображения.
13. Чему равна сумма коэффициентов линейного усредняющего фильтра.
Одним из основных свойств маски любого усредняющего фильтра является тот факт, что сумма его коэффициентов равна
14. Перечислите основные области применения усредняющих фильтров.
Подавление шума. Усредняющий фильтр сглаживает резкие скачки
яркости пикселей на цифровом изображении, обусловленные наличием
шума. Поэтому также усредняющие фильтры относят к группе
низкочастотных фильтров. Размытие изображения. Применение усредняющей фильтрации
приводит к эффекту расфокусировки изображения. Удаление деталей, устранение разрывов между контурами объектов на изображении. Проявление эффекта сглаживания скачков яркости приводит к удалению информации о контурах, которые по сути также описываются сильным изменением яркости
15. Какая математическая операция лежит в основе фильтра повышения резкости.
В цифровой обработке изображений в простейшем случае задача повышения резкости изображения может быть решена с помощью применения второй производной и вычисления оператора Лапласа на элементах изображения.
16. Чему равна сумма коэффициентов фильтра Лапласа.
Сумма коэффициентов фильтра Лапласа равен 0. Данное условие является необходимым для нулевого отклика в областях постоянной яркости.
17. Что такое сегментация цифровых изображений?
По своей сути процесс сегментации позволяет разделить изображение две категории объектов: это информативные сегменты (объекты) и фон.
18. Объясните метод пороговой сегментации.
Разделение изображения на составляющие его объекты может быть выполнена, основываясь на свойстве однородности яркости пикселов на изображении. В основе метода пороговой сегментации лежит предположение, что пикселы, принадлежащие одному типу объектов на изображении, имеют близкие значения яркостей.
19. Как характер засветки или расфокусировки на цифровом изображении влияет на точность определения порога сегментации?
На правильность выделения объектов при пороговой сегментации сильно влияют качество изображения. Например, при определенной засветки изображения провести процесс сегментирования без ошибок бывает довольно сложно.
20. Приведите примеры масок фильтров, которые используются для поиска точек и линий на цифровом изображении.
Задача обнаружения отдельных точек (одиночный разрыв яркости) на цифровом изображении может быть решена использованием одной из масок фильтра Лапласа.

КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ.
«Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет.
«Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны.
«Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны.
«Неудовлетворительно» (не зачтено): Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан.


ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-11
ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА
1. Какое из перечисленных цветовых пространств является аппаратно-независимым.
a. Изображение в градациях серого.
b. L*a*b
c. RGB.
d.CMYK.
ответ b
2. Отметьте причины введения компоненты K – черного цвета в цветовую модель CMYK.
a. Необходимостью перевода в пространство RGB.
b. Низкое качество бумаги для печати.
c. Несовершенство красителей.
d. Требуется для соответствия различным стандартам качества печати
ответ b, c
3. По значениям координат цветовой модели RGB определите черный цвет.
a. [234 0 22]
b. [129 129 129]
c. [12 12 12]
d. [0 0 0]
ответ d
4. По значениям координат цветовой модели RGB определите белый цвет.
a. [10 10 10]
b. [2 2 2]
c. [255 255 255]
d. [64 64 64]
ответ с
5. Оттенки какого цвета расположены на диагонали, соединяющей начало координат и точку, наиболее удаленную от центра координат цветовой модели RGB.
a. Оттенки красного.
b. Оттенки серого.
c. Оттенки голубого.
d. Оттенки коричневого.
ответ b

6. Чему равна сумма коэффициентов масок фильтров, необходимых для выделения линий на изображении толщиной в один пиксел?
a. 0
b. 6
c. 48
d. -1
Ответ – а
7. Какую функцию нужно использовать для определения порога сегментации методом Оцу?
a. std()
b. Img <= T
c. imfilter()
d. graythresh()
Ответ – d
8. Как называется метод разделения пикселей цифрового изображения на две группы относительно заданного значения яркости.
a. Низкочастотная фильтрация
b. Метод главных компонент.
c. Многоуровневая сегментация.
d. Пороговая сегментация.
Ответ – d
9. Что предлагает метод Оцу при работе с цифровыми изображениями?
a. Алгоритм уменьшения уровня шума на цифровом изображении.
b. Алгоритм фильтрации на краях изображения.
c. Алгоритм автоматического определения порога для сегментации.
d. Алгоритм улучшения качества изображения.
Ответ – с
10. Что описывает модель наклонного перепада яркости?
a. Вероятность появления пикселей с требуемой яркостью.
b. Область расфокусировки изображения, где яркость изменяется линейно.
c. Распределение откликов после пространственной фильтрации.
d. Ограничения применения сегментации к отдельным видам цифровых изображений.
Ответ – b
11. Для чего необходима пороговая сегментация в задачах морфологии?
a. Для выполнения фильтрации.
b. Для бинаризации цифрового изображения.
c. Для выполнения градационных преобразований
d. Для удаления средней яркости.
Oтвет – b
12. Для чего необходима пороговая сегментация в задачах морфологии?
a. Для бинаризации цифрового изображения.
b. Для выполнения градационных преобразований
c. Для выполнения фильтрации.
d. Для удаления средней яркости.
Ответ – а
13. Выберите морфологическую операцию, которая соответствует последовательному применению операций эрозии и дилатации.
a. Эрозия.
b. Дилатация.
c. Открытие.
d. Закрытия.
Ответ – с
14. Выберите морфологическую операцию, которая соответствует последовательному применению операций дилатации и эрозии.
a. Открытие.
b. Пересечение.
c. Размыкание.
d. Замыкание.
Ответ – d
15. Какую операцию (из перечисленных) цифровой обработки изображений необходимо использовать, если необходимо повысить четкость размытого изображения.
a. Преобразование в негатив.
b. Пространственный фильтр повышения резкости.
c. Удаление среднего уровня яркости.
d. Пространственный сглаживающий фильтр.
Ответ - b

КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом:
• «зачтено» – верно выполнено более 75% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 75% и менее 75% заданий;

ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА
1. Что такое дискретизация изображения.
Аналоговый сигнал, генерируемый светочувствительными элементами, подвергается специальным преобразованиям дискретизации и квантованию, основная цель которых получение цифрового изображения. При выполнении процедуры дискретизации происходит задание дискретного множества координат, которое описывает исходное изображение.
2. Опишите получение изображений в различном частотном диапазоне.
При получении цифровых изображений довольно часто используется диапазон видимой части электромагнитного излучения с длиной волны от 0.4 до 0.7 мкм. Данная область электромагнитного спектра называется видимым излучением. Однако в общем случае возможна регистрация изображений в различном частотном диапазоне. Условием для регистрации является создание необходимых чувствительных элементов, реагирующих на изменение частоты в нужном частотном диапазоне.
3. Опишите цветовую модель RGB.
Цветовая модель RGB является аппаратно-ориентируемой цветовой моделью, используемой для цветных мониторов. Обычно данная цветовая система представляется в виде декартовой системы координат, где каждый оттенок цвета кодируется тремя первичными цветами, красным (R), зеленым (G), синим (B).
4. Опишите модель CMYK.
Цветовая модель CMYK также является аппаратно-ориентируемой моделью, служит стандартом для изображений, используемых в полиграфии и печати. Для реализации модели используется пространство, определяемое следующими первичными цветами C – голубым, М – пурпурным, Y – желтым.
5. Опишите модель CIE L*a*b*.
Особенностью цветовой модели L*a*b* является локализация информации о цвете в двух отдельных компонентах a и b, тогда как за общее распределение яркости на изображении отвечает выделенная компонента L. В компонентах a и b содержатся хроматические данные об изображении. По
существу, а обозначает положение цвета в диапазоне от зеленого до красного, b определяет положение от синего до желтого.
6. Что такое цветовой режим.
Цветовой режим в оттенках серого (градациях серого) применяется для представления изображения в серых цветах. Для перевода изображения их цветового режима RGB в градации серого используют
следующее выражение - = 0.299 + 0.587 + 0.144.
7. Градационные методы изменения изображений.
Можно выделить следующие типы градационных преобразований.
1. Тождественное.
2. Линейное.
3. Степенное.
4. Кусочно-линейное.
8. Арифметические операции на изображении.
Арифметические операции на цифровом изображении могут выполняться как над отдельными пикселями изображения, так и между двумя или несколькими изображениями. Основной практической целью при использовании данных преобразований является повышение или понижение
средней яркости, выделение объектов на изображении, устранение мелких деталей.
8. Гистограмма изображения.
Гистограммой цифрового изображения (x, y), значения яркостей пикселей которого принимают значения из диапазона [0, Lmax], называется дискретная функция, показывающая какое число пикселей соответствует
определенному уровню яркости.
9. Контрастирование изображения
Контрастирование изображения – это процесс улучшения цифрового изображения, в ходе которого гистограмма модифицированного изображения
растягивается вдоль оси яркости.
10.Медианная фильтрация
Медианная фильтрация относится к типу нелинейной пространственной фильтрации. Термин нелинейность говорит о том, что пиксели изображения перед операцией фильтрации расставляются в определенном порядке, а отклик в процессе фильтрации выбирается по определенному закону..
11. Как проявляется появление шумовых составляющих на цифровом изображении
Появление на изображении шумовой составляющей обычно выражается в виде сильных изменений значений яркостей пикселей изображения.
12. На какой математической операции построен линейный усредняющий фильтр.
На операции нахождения среднего значения яркости пикселей на выделенной области цифрового изображения.
13. Чему равна сумма коэффициентов линейного усредняющего фильтра.
Одним из основных свойств маски любого усредняющего фильтра является тот факт, что сумма его коэффициентов равна
14. Перечислите основные области применения усредняющих фильтров.
Подавление шума. Усредняющий фильтр сглаживает резкие скачки
яркости пикселей на цифровом изображении, обусловленные наличием
шума. Поэтому также усредняющие фильтры относят к группе
низкочастотных фильтров. Размытие изображения. Применение усредняющей фильтрации
приводит к эффекту расфокусировки изображения. Удаление деталей, устранение разрывов между контурами объектов на изображении. Проявление эффекта сглаживания скачков яркости приводит к удалению информации о контурах, которые по сути также описываются сильным изменением яркости
15. Какая математическая операция лежит в основе фильтра повышения резкости.
В цифровой обработке изображений в простейшем случае задача повышения резкости изображения может быть решена с помощью применения второй производной и вычисления оператора Лапласа на элементах изображения.
16. Чему равна сумма коэффициентов фильтра Лапласа.
Сумма коэффициентов фильтра Лапласа равен 0. Данное условие является необходимым для нулевого отклика в областях постоянной яркости.
17. Что такое сегментация цифровых изображений?
По своей сути процесс сегментации позволяет разделить изображение две категории объектов: это информативные сегменты (объекты) и фон.
18. Объясните метод пороговой сегментации.
Разделение изображения на составляющие его объекты может быть выполнена, основываясь на свойстве однородности яркости пикселов на изображении. В основе метода пороговой сегментации лежит предположение, что пикселы, принадлежащие одному типу объектов на изображении, имеют близкие значения яркостей.
19. Как характер засветки или расфокусировки на цифровом изображении влияет на точность определения порога сегментации?
На правильность выделения объектов при пороговой сегментации сильно влияют качество изображения. Например, при определенной засветки изображения провести процесс сегментирования без ошибок бывает довольно сложно.
20. Приведите примеры масок фильтров, которые используются для поиска точек и линий на цифровом изображении.
Задача обнаружения отдельных точек (одиночный разрыв яркости) на цифровом изображении может быть решена использованием одной из масок фильтра Лапласа.

КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ.
«Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет.
«Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны.
«Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны.
«Неудовлетворительно» (не зачтено): Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан.



5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)
нет
5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации
Промежуточная аттестация заключается в проведении в конце семестра зачета по всему изученному курсу. Тест размещен в разделе «Промежуточная аттестация по дисциплине» онлайн-курса на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ». Количество заданий в контрольно-измерительном материале (тесте) для промежуточной аттестации составляет 25 вопросов.

КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ в целом:
Для зачета: «зачтено» – верно выполнено более 75% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 75% и менее 75% заданий.

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л1.1 Селезнев В.А., Дмитроченко С.А. Компьютерная графика: Учебник и практикум для академического бакалавриата М. : Издательство Юрайт, 2018 // ЭБС Университетская библиотека Online www.biblio-online.ru
6.1.2. Дополнительная литература
Авторы Заглавие Издательство, год Эл. адрес
Л2.1 Дмитриев А. А. Компьютерная графика и обработка изображения. Теоретические основы.: Учебное пособие Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2015
Л2.2 Дегтярев В.М., Затыльникова В.П. Инженерная и компьютерная графика: учебник для вузов М.: Академия, 2010
Л2.3 Королев Ю.И. Инженерная и компьютерная графика: учебное пособие СПб. : Питер, 2014
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
Название Эл. адрес
Э1 курс в Moodle portal.edu.asu.ru
6.3. Перечень программного обеспечения
Windows 7 Professional, № 61848418 от 24.04.2013 (бессрочная);
Office 2010 Standart, № 61823557 от 22.04.2013 (бессрочная);
Python c расширениями PIL, Py OpenGL, https://docs.python.org/3/license.html
FAR, http://www.farmanager.com/license.php?l=ru
7-Zip, http://www.7-zip.org/license.txt
AcrobatReader, http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf
GIMP, https://docs.gimp.org/2.8/ru/
Inkscape, https://inkscape.org/en/about/license/
Chrome; http://www.chromium.org/chromium-os/licenses
DjVu reader, http://djvureader.org/
Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно);
Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно);
Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно);
AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно);
ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно);
LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно);
Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно);
Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024);
Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно);
Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно);
Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно)
6.4. Перечень информационных справочных систем
Профессиональные базы данных:
1. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com);
2. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/);
3. Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru)

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Аудитория Назначение Оборудование
Учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска, мультимедийное оборудование стационарное или переносное)
417К лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации Учебная мебель на 12 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска маркерная - 1 шт.; шкаф с учебно-наглядными пособиями - 1 шт.; компьютеры: марка Клама С Офис – 12; проектор, экран с мультимедиа Smart - 1 ед.; учебно-наглядные пособия.
Помещение для самостоятельной работы помещение для самостоятельной работы обучающихся Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

Для успешного освоения материала необходимо использовать электронный курс, доступный на едином образовательном портале университета по адресу
https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=1011
Рекомендации по подготовке к лекционным занятиям
- перед очередной лекцией необходимо просмотреть по конспекту материал предыдущей лекции.
- бегло ознакомиться с содержанием очередной лекции по основным источникам литературы в соответствии с рабочей программой дисциплины;
- обратить особое внимание на сущность и графическое сопровождение основных рассматриваемых теоретических положений.
Рекомендации по подготовке к лабораторным работам
- руководствоваться графиком лабораторных работ РПД;
- накануне перед очередной работой необходимо по конспекту или в методических указаниях к работе просмотреть теоретический материал работы;
- на лабораторном занятии, выполнив разработку алгоритма и реализовав задание на языке высокого уровня, необходимо проанализировать окончательные результаты и убедится в их достоверности;
- обратить внимание на оформление отчета, в котором должны присутствовать: цель работы, описание алгоритма, журнал опытных данных, реализация в опыте, цели работы, необходимые графические зависимости (при их наличии) и их анализ, результаты работы и выводы;
- при подготовке к отчету руководствоваться вопросами, приведенными в методических указаниях к данной работе, тренажерами программ на ЭВМ по отчету работ и компьютерным учебником.
Рекомендации по подготовке к самостоятельной работе
- руководствоваться графиком самостоятельной работы;
- выполнять все плановые задания, выдаваемые преподавателем для самостоятельного выполнения, и разбирать на семинарах и консультациях неясные вопросы;
- подготовку к экзамену необходимо проводить по экзаменационным теоретическим вопросам
- при подготовке к экзамену параллельно прорабатываете соответствующие теоретические и практические разделы курса, все неясные моменты фиксируйте и выносите на плановую консультацию.