Домашнее задание
№ 1 по курсу «Мультимедиа технологии»
Общие требования
Срок сдачи задания
-10.04.12
Задание сдается
в распечатанном виде. Титульный лист
содержит:
1.Название работы
2 Ф.И.О. исполнителя
3 Номер группы
4 Даты выдачи
(13.03.12) и сдачи
В содержательной
части отчета по домашнему заданию
должно содержаться!
Обсуждение
метода (раздел содержит 1-2 стр., где
обсуждается технические приложения
метода, математические формулы и
уравнения, используемые в данной задаче)
Обсуждение
результатов, включая примеры изображений
до и после применения метода, контрольные
примеры.
Листинг
программы с комментариями.
6 Подготовить
презентацию по выполненной работе (5-8)
слайдов и переслать в указанные выше
сроки по адресу
n-a-maximov47@yandex.ru
Примечание. За
каждый день опоздания снимается 0.5 балла
Общая «цена»
работы 20 баллов.
Темы домашней работы № 1
№ п/п
|
Вариант
|
Название темы
|
Примечание
|
1
|
1-1
|
Изменение
числа уровней яркости в изображении
(уменьшение)
|
|
2
|
1-2
|
Увеличение
(уменьшение) размера изображения
|
Агеев
Андрей
|
3
|
1-3
|
Поворот
изображения на произвольный угол
|
|
4
|
1-4
|
Увеличение
(уменьшение) размера изображения
с использованием билинейной
интерполяции
|
Брыляков
Никита
|
5
|
1-5
|
Преобразование
изображений за счет изменения
яркостей
|
|
6
|
1-6
|
Эквализация
гистограммы изображения
|
Демкин
Евгений
|
7
|
1-7
|
Нормализация
гистограммы изображения
|
|
8
|
1-8
|
Арифметические
операции с изображениями
|
Залко
Александр
|
9
|
1-9
|
Представление
цвета в изображениях. Цветовые
модели и их преобразования.
|
|
10
|
1-10
|
Создание
генераторов шума
|
Исаева
Оксана
|
11
|
1-11
|
Фильтры
Собела, Робертса сравнение
|
|
12
|
1-12
|
Гауссовская
фильтрация
|
Кашлев
Евгений
|
13
|
1-13
|
Медианная
фильтрация
|
|
14
|
1-14
|
Преобразование
Фурье для изображений
|
Леон
Сантьяго Раф
|
15
|
1-15
|
Вейвлет-преобразование
для изображений
|
|
16
|
1-16
|
Методы
выделения прямых линий на изображениях
|
Никаноров
Андрей
|
17
|
1-17
|
Сегментация
изображений. Сравнительный анализ
методов.
|
|
18
|
1-18
|
Цветовая
сегментация
|
Николаев
Илья
|
19
|
1-19
|
Кодирование
контуров
|
|
20
|
1-20
|
Методы сжатия
изображений без потерь
|
Попов
Антон
|
21
|
1-21
|
ДИКМ
|
|
22
|
1-22
|
Сжатие
изображений с потерями
|
Рыкова
Татьяна
|
23
|
1-23
|
Методы
скелетизации изображений
|
|
24
|
1-24
|
Стереозрение:
получение трехмерных изображений
|
Сокольский
Антон
|
25
|
1-25
|
Определение
высоты (дальности) по ряду изображений
|
|
26
|
1-26
|
Методы
выделения контуров
|
Терещук
Иван
|
27
|
1-27
|
«Сшивка»
изображений
|
|
28
|
1-28
|
Устранение
шума в бинарных изображениях с
помощью операций математической
морфологии
|
Черницын
Ярослав
|
29
|
1-29
|
Фильтр Уоллеса
|
|
30
|
1-30
|
Фильтр Квана
|
Черных
Наталья
|
31
|
1-31
|
Фильтр Ли
|
|
32
|
1-32
|
Фильтр Фроста
|
Шанаев
Илья
|
33
|
1-33
|
Определение
информативности изображения
(Моравик)
|
|
34
|
1-34
|
Сегментация
с использованием разреза графов
|
Щенников
Алексей
|
|
|
Домашнее задание
№ 2 по курсу «Мультимедиа технологии»
Общие требования
Срок сдачи задания
-15.05.12
Задание сдается
в распечатанном виде. Титульный лист
содержит:
1.Название работы
2 Ф.И.О. исполнителя
3 Номер группы
4 Даты выдачи
(17.04.12) и сдачи
В содержательной
части отчета по домашнему заданию
должно содержаться!
Обсуждение
метода (раздел содержит 1-2 стр., где
обсуждается технические приложения
метода, математические формулы и
уравнения, используемые в данной задаче)
Обсуждение
результатов, включая примеры изображений
до и после применения метода, контрольные
примеры.
Листинг
программы с комментариями.
6 Подготовить
презентацию по выполненной работе (5-8)
слайдов и переслать в указанные выше
сроки по адресу
n-a-maximov47@yandex.ru
Примечание. За
каждый день опоздания снимается 0.5 балла
Общая «цена»
работы 20 баллов.
Темы домашней работы № 2
№ п/п
|
Вариант
|
Название темы
|
Примечание
|
1
|
1-1
|
Преобразование
Радона
|
|
2
|
1-2
|
Определение
информативности изображения
(Моравик
|
Агеев
Андрей
|
3
|
1-3
|
Классические
корреляционные методы распознавания
|
|
4
|
1-4
|
Байесовское
распознавание
|
Брыляков
Никита
|
5
|
1-5
|
Разработка
алгоритма распознавания геометрических
фигур (круг, квадрат, треугольник)
произвольного размера
|
|
6
|
1-6
|
Гиперспектральные
изображения: методы обработки
|
Демкин
Евгений
|
7
|
1-7
|
Объединение
панхроматических снимков с высоким
разрешением и многоспектральных
с низким методом главных компонент
|
|
8
|
1-8
|
Фштограммометрия
и стереограммометрия: отображение
рельефа
|
Залко
Александр
|
9
|
1-9
|
Методы поиска
в базах видеоданных «по образцу».
|
|
10
|
1-10
|
Метод SIFT
|
Исаева
Оксана
|
11
|
1-11
|
Метод SURF
|
|
12
|
1-12
|
Метод MSER
|
Кашлев
Евгений
|
13
|
1-13
|
Детектор
особенностей Hessian-Affine
|
|
14
|
1-14
|
Детектор
особенностей Harris-Affine
|
Леон
Сантьяго Раф
|
15
|
1-15
|
Метод описания
области интереса GLOH
|
|
16
|
1-16
|
Метод описания
области интереса DAISY
|
Никаноров
Андрей
|
17
|
1-17
|
Классификация
с помощью деревьев
|
|
18
|
1-18
|
Нейросети
для распознавания (на примере
распознавания простейших фигур
или букв).
|
Николаев
Илья
|
19
|
1-19
|
Метод опорных
векторов (Support
Vector Machina)/
|
|
20
|
1-20
|
Ada Boost
|
Попов
Антон
|
21
|
1-21
|
Самоорганизующиеся
карты (карты Кохонена) (SOM)
|
|
22
|
1-22
|
Алгоритм
К-средних
|
Рыкова
Татьяна
|
23
|
1-23
|
Метод главных
компонент
|
|
24
|
1-24
|
Построение
стереоизображений более чем по
двум снимкам
|
Сокольский
Антон
|
25
|
1-25
|
Активное
стерео (использование структурированного
света
|
|
26
|
1-26
|
Метод RANSAC
|
Терещук
Иван
|
27
|
1-27
|
Вейвлеты и
сжатие изображений
|
|
28
|
1-28
|
Фрактальная
геометрия: методы вычисления
фрактальной размерности. Классификация
на основе фрактальной размерности
|
Черницын
Ярослав
|
29
|
1-29
|
Многомасштабные
преобразования: пирамида изображений.
Пример.
|
|
30
|
1-30
|
Автоматизированное
определение положения наземных
контрольных точек: площадная
корреляция.
|
Черных
Наталья
|
31
|
1-31
|
Ортотрансформирование
|
|
32
|
1-32
|
Объединение
изображений
|
Шанаев
Илья
|
33
|
1-33
|
Селекция
движущихся целей
|
|
34
|
1-34
|
Методы
исследования текстур
|
Щенников
Алексей
|
|
|