Image analysis
General data
| Course ID: | 1100-3BF11 |
| Erasmus code / ISCED: | (unknown) / (unknown) |
| Course title: | Image analysis |
| Name in Polish: | Analiza obrazów |
| Organizational unit: | Faculty of Physics |
| Course groups: |
(in Polish) Fizyka, ścieżka fizyka medyczna; przedmioty dla III roku (in Polish) Fizyka, ścieżka neuroinformatyka; przedmioty dla III roku |
| ECTS credit allocation (and other scores): |
3.00
|
| Language: | Polish |
| Prerequisites (description): | (in Polish) Osoba uczęszczająca na ćwiczenia powinna mieć zaliczony przedmiot "Technologie informacyjne i komunikacyjne" lub inny przedmiot wymagający opanowania podstaw programowania w języku Python |
| Mode: | Classroom |
| Short description: |
(in Polish) Praktyczne ćwiczenia z metod cyfrowej analizy obrazów. |
| Full description: |
(in Polish) Przedmiot składa się z serii praktycznych ćwiczeń dotyczących wydobywania informacji z obrazów. Opracowywanym materiałem są obrazy medyczne, zdjęcia mikroskopowe, fotografie i filmy zebrane w ciągu ostatnich lat pracy badawczej w Zakładzie Fizyki Medycznej. Jako narzędzia do wykonywania ćwiczeń wykorzystywane są biblioteki języka Python oraz program do analizy obrazów ImageJ. Tematyka: 1. Formaty cyfrowego zapisu obrazów, w tym DICOM. Obrazy 2D i 3D. 2. Program ImageJ oraz biblioteki do analizy obrazów w języku Python 3. Histogram jasności pikseli. Modyfikacja jasności i kontrastu. 4. Częstość przestrzenna i rozdzielczość. Filtrowanie częstościowe. 5. Sposoby na szum i artefakty aparaturowe na obrazie. 6. Klasyczne sposoby parametryzacji, klasyfikacji lub segmentacji obrazu. 7. Głębokie konwolucyjne sieci neuronowe. |
| Bibliography: |
(in Polish) In English: ImageJ principles: https://imagej.nih.gov/ij/docs/examples/index.html Free handbook in pdf: Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed. |
| Learning outcomes: |
(in Polish) WIEDZA Student zna i rozumie podstawowe pojęcia stosowane w analizie obrazu. Student zna i rozumie działanie podstawowych algorytmów stosowanych w analizie i przetwarzaniu obrazów. UMIEJĘTNOŚCI Student potrafi zastosować odpowiednie narzędzie programistyczne, aby z obrazu wydobyć informacje niewidoczne w bezpośredniej analizie wzrokowej. Student potrafi zautomatyzować czasochłonne zadanie związane z analizą jednego lub wielu obrazów. KOMPETENCJE SPOŁECZNE Student jest gotów podjąć współpracę z naukowcami lub personelem medycznym w celu usprawnienia procesu analizy obrazów, w tym obrazów medycznych |
| Assessment methods and assessment criteria: |
(in Polish) Wymagana obecność na ćwiczeniach, możliwe dwie nieusprawiedliwione nieobecności. Zaliczenie odbywa się na podstawie wykonania samodzielnie 6 zadań omówionych w trakcie zajęć (60% oceny) oraz końcowego testu podsumowującego zdobytą wiedzę i umiejętności (40% oceny). |
| Internships: |
(in Polish) brak |
Classes in period "Winter semester 2024/25" (past)
| Time span: | 2024-10-01 - 2025-01-26 |
 
MO TU W TH CW
CW
FR |
| Type of class: |
Classes, 30 hours
|
|
| Coordinators: | Józef Ginter | |
| Group instructors: | Józef Ginter | |
| Students list: | (inaccessible to you) | |
| Credit: | Grading |
Classes in period "Winter semester 2025/26" (past)
| Time span: | 2025-10-01 - 2026-01-25 |
MO TU W TH CW
CW
FR |
| Type of class: |
Classes, 30 hours
|
|
| Coordinators: | Józef Ginter | |
| Group instructors: | Józef Ginter | |
| Students list: | (inaccessible to you) | |
| Credit: | Grading |
Copyright by University of Warsaw, Faculty of Physics.
