ชื่อวิชา 240-373 การประมวลผลภาพ (Image Processing)

วัตถุประสงค์ของรายวิชา

การศึกษาในรายวิชาการประมวลผลภาพ มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้นักศึกษาเข้าใจถึงกระบวนการประมวลผลภาพดิจิตอล ดังนี้คือ

    1. นักศึกษาสามารถเข้าใจถึงวิธีการรับข้อมูลภาพดิจิตอลจากเครื่องมือต่าง ๆ เช่น เครื่อง scanner และกล้องวิดีโอ เป็นต้น
    2. นักศึกษาสามารถเข้าใจถึงวิธีการแสดงข้อมูลภาพดิจิตอลออกทางอุปกรณ์ต่าง ๆ เช่น จอภาพ และเครื่องพิมพ์ เป็นต้น
    3. นักศึกษาสามารถเข้าใจถึงคุณสมบัติเบื้องต้นของภาพดิจิตอล โดยการวัดค่าทางสถิติ
    4. นักศึกษาสามารถเข้าใจถึงวิธีการปรับปรุงข้อมูลภาพด้วยวิธีการต่าง ๆ เช่น การทำการกรองข้อมูลภาพ (Filtering) เป็นต้น
    5. นักศึกษาสามารถเข้าใจวิธีการแปลงข้อมูลภาพในสองมิติ
    6. นักศึกษาสามารถวิเคราะห์ภาพกับรูปร่างและโครงสร้างของภาพดิจิตอลได้
    7. นักศึกษาสามารถวิเคราะห์หาขอบของวัตถุภายในภาพได้
    8. นักศึกษาสามารถเข้าใจถึงวิธีการจดจำข้อมูลภาพได้

เนื้อหาวิชา

ชั่วโมงที่

บทเรียน

1

  • แนวคิดในการประมวลผลภาพดิจิตอล
  • เกณฑ์การประเมินผล

2-4

บทที่ 1 แนะนำสู่การประมวลผลภาพดิจิตอล (Introduction to Image Processing)

  • แนะนำ (Introduction)
  • ขนาดของภาพ (Image Shape)
  • มาตรฐานของสี (Color Standard)
    • ระบบสี RGB
    • ระบบสี HSV
    • ระบบสี HLS
    • ระบบสี CMY และ CMYK
    • ระบบสี YUV
    • ระบบสี YIQ
    • ระบบสี XYZ
  • การแปลงระบบสี (Color Convertion)

5-8

บทที่ 2 การได้มาของภาพ (Image Acquirition)

  • แนะนำ (Introduction)
  • รูปภาพที่ได้มาจากความเข้มของแสง (Intensity Images)
  • การจับรูปภาพแบบต่อเนื่อง (Real-time Capture)
  • รูปภาพแบบสี (Color Images)
  • รูปภาพแบบเป็นช่วง ๆ (Range Images)
  • ระบบกล้องวิดีโอ
    • กล้องวิดีโอแบบขาวตำ
    • กล้องวิดีโอแบบสี
    • การจับภาพ (Capture)
    • แสกนเนอร์ (Scanners)
    • อุปกรณ์ที่ใช้จับภาพที่เป็นช่วง ๆ (Ranging Devices)

9-12

บทที่ 3 การแสดงข้อมูลภาพ (Image Representation)

  • แนะนำ (Introduction)
  • จอภาพแบบ Raster
  • เครื่องพิมพ์
    • เครื่องพิมพ์แบบ Matrix
    • เครื่องพิมพ์แบบเลเซอร์
  • เครื่องพิมพ์
  • Photography

13-16

บทที่ 4 กระบวนการวัดผลทางสถิติ (Statistical Operation)

  • แนะนำ (Introduction)
  • การแปลงภาพสู่ระดับสีเทา (Grey-Level Transfromations)
    • เทคนิดการปรับความสว่างของภาพ
    • เทคนิคการทำ Thresholding
    • เทคนิคการทำ Bunching
    • เทคนิคการ Split
    • เทคนิคการเลือกระดับสีเทาอัตโนมัติเพื่อทำ Spit
    • เทคนิครูปแบบทั่ว ๆ ไปของการเคลื่อนย้ายระดับสีเทา
  • กระบวนการใช้รูปหลาย ๆ รูป
    • การลบส่วนที่เป็นพื้นหลัง
    • การหาค่าเฉลี่ยจากหลาย ๆ รูป

17-20

บทที่ 5 การกรองข้อมูลภาพ (Image Filtering)

  • แนะนำ (Introduction)
  • หลังการกรองข้อมูลภาพ (Filter)
  • การกรองข้อมูลแบบค่าเฉลี่ย (Average Filter)
  • การกรองข้อมูลแบบ Low pass (Low pass Filter)
  • การกรองข้อมูลแบบ High pass (High pass Filter)
  • การกรองข้อมูลแบบ Prewitt (Prewitt Filter)
  • การกรองข้อมูลแบบ Laplacian (Laplacian Filter)
  • การกรองข้อมูลโดยการหาค่าน้อยสุด (Minimize Filter) ค่ามากสุด (Miximize Filter) ค่ากลาง (Median Filter) และค่าที่มีความถี่มากที่สุด (Voting Filter)
  • การกรองข้อมูลแบบ Emposs (Emboss filter)

21-25

บทที่ 6 การประมวลผลภาพกับรูปร่างและโครงสร้างของภาพ

(Morphological Image Processing)

  • แนะนำ (Introduction)
  • เทคนิคของการ Hit และ Miss
  • โอเปอเรชั่นพื้นฐานสำหรับรูปร่างหรือโครงสร้างพื้นฐาน
  • การขยายภาพ (Dilation)
  • การย่อภาพ (Erosion)
  • โอเปอเรชั่น Closing และ Opening
  • Thinning โอเปอเรชั่น

26-30

บทที่ 7 การแปลงข้อมูลภาพในสองมิติ (Two Dimensional Geometric Transformation)

  • แนะนำ (Introduction)
  • การแปลงข้อมูลภาพแบบพื้นฐาน (Basic Operation)
    • การเลื่อนภาพ (Translation)
    • การหมุนภาพ (Rotation)
    • การย่อและขยายภาพ (Scaling)
    • การบิดภาพ (Shearing)
  • Homogeneous Coordinate
  • การแปลงภาพแบบอื่น ๆ
    • การสะท้อนของภาพ

31-35

บทที่ 8 การหาขอบของวัตถุ (Edge Detection)

  • แนะนำ (Introduction)
  • ชนิดของขอบของวัตถุ
  • การหาขอบวัตถุ
    • การหาขอบของวัตถุด้วยวิธี Frist-Order Edge Detection
    • การหาขอบของวัตถุด้วยวิธี Second-Order Edge Detection

36-40

บทที่ 9 การแยกข้อมูลภาพ (Segmentation)

  • แนะนำ (Introduction)
  • Amplitude segmentation methods
    • Bilevel Luminance Thresholding
    • Multilevel Luminance Thresholding
  • Region segmentation methods
    • Region Growing
    • Split and Merge
  • Boundary detection
    • Edge Linking โดยใช้ Matrix

41-45

บทที่ 10 การจดจำภาพ (Image Recognition)

  • แนะนำ (Introduction)
  • Topological Attributes
  • Distance , perimeter, and Area measurements
  • Geometric Attributes
  • Spatial Moment
  • Fourier descriptors

 

การประเมินผล

1. คะแนน

คะแนนที่เก็บ

Mid term

Final

รวม

รวมทั้งหมด

การทดสอบ

25

35

50

 

 

 

100 คะแนน

การทดสอบย่อยในชั้นเรียนและการบ้าน

10

10

20

Assignment

การจดจำรูปภาพ

  • รายงานและการนำเสนอ
  • โปรแกรม

 

20

20

 

2. หลักในการประเมิน

เป็นการพิจารณาจากคะแนนตามเกณฑ์ดังนี้

เกรด A คะแนนมากกว่าร้อยละ 80

เกรด B คะแนนอยู่ระหว่างร้อยละ 70-79

เกรด C คะแนนอยู่ระหว่างร้อยละ 60-69

เกรด D คะแนนอยู่ระหว่างร้อยละ 50-59

เกรด E คะแนนน้อยกว่าร้อยละ 50

เอกสารอ้างอิง

[1] A. Low, Introductory Computer Vision and Image Processing, McGraw-Hill, London, 1991

[2] P. K. WIlliam, Digital Image Processing, Sun Microsystems, Inc., California, 1991.

[3] K. R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice Hall International, Inc., Englewood Cliffs, NJ, 1996

[4] A. K. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, NJ, 1989.

[5] R. J. Schalkoff, Digital Image Processing and Computer Vision, John Wiley & Sons, Inc., New York, 1989.

 


[Go Back]