Behörighetskrav

120 hp inklusive Datoriserad bildanalys I eller motsvarande. Minst 5 hp matematisk statistik.

Mål

För godkänt betyg ska studenten kunna

• beskriva och använda avancerade filtreringsmetoder för att reducera brus och förstärka kanter;
• beskriva ett antal sofistikerade segmenteringsmetoder, både bild- och modellbaserade;
• beskriva digital topologi och geometri i 2 och 3 dimensioner;
• tillämpa klassificeringsalgoritmer för att tolka innehållet i bilder;
• tillämpa olika tekniker för kvalitetsbedömning av segmentering, kvantitativ analys och klassificering.

Innehåll

Metodik för att lösa bildanalysproblem. Analys av 3D-bilder (volym, stereo och tidsserier). Bildförbättring. Segmentering och detektion av kanter i bilder. Registrering av bilder baserad på sökning och optimering. Digital geometri och matematisk morfologi. Datorseende. Klassificering. Deep learning för bildsegmentering och klassificering.

Undervisning

Föreläsningar, laborationer, handledning.

Examination

Skriftligtentamen, muntlig och skriftlig redovisning av inlämningsuppgifter.