Аннотации курсов

ДНМ05
Математические методы обработки изображения

Данный курс включает в себя материал, являющийся основой математических методов, используемых при обработке изображений.
Ключевыми темами являются непрерывные и дискретные интегральные преобразования – Фурье, Ганкеля и Лапласа. Рассматриваются темы соотношения неопределенностей в обработке сигналов, теорема Котельникова, преобразование Габора и проекционный метод Эрмита. Основная практическая направленность курса состоит в применении изученной теории к обработке монохромных изображений.

СДМ01
Введение в компьютерную графику

В данном курсе дается широкий обзор основных понятий компьютерной графики и обработки изображений. Рассматриваются разделы двумерной (2D) и трехмерной (3D) графики.
Разделы обработки и представления изображений включают: теорию цвета, квантование, псевдотонирование, растровое преобразование линий и многоугольников.
Разделы трехмерной графики включают: проективную геометрию, представление кривых и поверхностей, анимацию, моделирование и видовые преобразования, алгоритмы удаления невидимых поверхностей, модели отражения и алгоритмы освещения.
Вторая часть курса строится на базе API OpenGL.
Практикум в виде 3-4 практических заданий для самостоятельного выполнения в течение семестра.

СДМ02
Современные технологии компрессии, анализа и обработки видео данных.

В данном курсе дается широкий обзор основных понятий и принципов сжатия данных, музыки (1D), изображений (2D) и видео (3D). В рамках курса рассматриваются следующие разделы:
Алгоритмы сжатия данных без потерь (LZW, PPM, BWT)
Алгоритмы сжатия аудио (MP3)
Алгоритмы сжатия изображений (JPEG, JPEG-2000, Wavelet, fractal)
Алгоритмы сжатия видео (MPEG-1,-2,-4, H.264). Практикум. Лекции по курсу сопровождаются практическими заданиями и письменным экзаменом.
В данном курсе используется бальная система оценок. За выполнение каждого задания практикума студент получает оценку в баллах в зависимости от сложности задания и степени выполнения требований. Полученные баллы суммируются с оценкой за экзамен-тест и формируют итоговую оценку. Задания выполняются на домашних компьютерах. Результаты выставляются на сайте.

СДМ03
Методы синтеза изображений

Данный курс посвящен методам и алгоритмам синтеза изображений в компьютерной графике. Рассматриваются фотореалистичные и интерактивные методы синтеза, а также математические основы синтеза изображений трехмерных моделей.
Практикум в виде 3-4 практических заданий для самостоятельного выполнения в течение семестра.

СДМ04
Обработка изображений в среде Mat Lab

В рамках данного курса дается представление о базовых операциях среды Mat Lab. Подробно описывается пакет «Image Processing Toolbox». Приводятся примеры решения конкретных практических задач обработки и анализа изображений с использованием данного программного продукта.
Практикум является составной частью данного курса и проводится параллельно с теоретической частью. Занятия должны проводиться в специализированных компьютерных классах с предустановленной лицензионной системой Mat Lab.

СДМ05
Оптика в компьютерной графике

Данный курс, включает в себя основы геометрической оптики, физической и квантовой оптики. Будут рассмотрены задачи прохождения света через линейные и нелинейные среды, преобразования интенсивности и поляризации при отражении от плоских границ, в том числе и с учетом не локальности оптического отклика. Основная практическая направленность курса будет в применении изученной теории в обработке изображений, получаемых различными оптическими элементами.

СДМ06-2
Языки программирования и структуры данных компьютерной графики

Данный курс содержит описание часто используемых в компьютерной графике двух- и трехмерных структур данных, моделей и представлений. Рассматриваются задачи проектирования графических подсистем и реализации алгоритмов компьютерной графики в языках C++, C# и Java. Дается обзор языков программирования графической аппаратуры (GLSL, HLSL, Cg).

СДМ06-3
Машинное зрение и распознавание изображений

В данном курсе дается широкий обзор основных понятий и методов компьютерного зрения и распознавания образов. В начале курса дается введение в методы низкоуровневого анализа изображений, включая модели формирования изображений, обнаружения краев и характерных точек, вычисления признаков, и сегментации изображений. Затем рассматриваются методы распознавания образов, машинного обучения, робастной оценки параметров. В последней части курса рассказывается про методы реконструкции трехмерных сцен по изображениям, такие как глубина по плотному стерео, структура из движения и т.д.
Практикум в виде 3-4 практических заданий для самостоятельного выполнения в течение семестра.

СДМ08
Цифровая обработка сигналов

Данный курс знакомит слушателей с дискретизацией сигналов, обработкой сигналов в цифровой форме, свойствами линейных систем. Отдельный раздел будет посвящен быстрым дискретным преобразованиям Фурье и Хартли и их применениям в спектральном анализе и вычислении свертки. Основная практическая направленность курса будет в применении изученной теории в обработке цифрового звука.