Læringsmål

Studentene skal bli kjent med teorien bak, koding av, og kunne bruke i praksis, teknikker for bildebehandling, bildeanalyse, mønstergjenkjenning og klassifikasjon innen ulike bruksområder.

Innhold

Representasjon av digitale bilder, ulike teknikker for kontrastendring, støyreduksjon, kantdeteksjon, segmentering, måling av objektegenskaper, og klassifikasjon basert på slike egenskaper. Det blir gjennomgått hvordan disse teknikkene kan implementeres, og hvordan de kan kombineres i delvis automatiserte analysesekvenser.

Organisering

6-7 timers forelesninger, øvinger og veiledning pr uke i høstsemesteret.

Vurderingsformer

Underveisevaluering i form av obligatoriske oppgaver som skal være godkjente før man kan gå opp til individuell, skriftlig 4 timers sluttprøve.

Det tas forbehold om mindre justeringer i planen.