Back to all courses

Digitaalinen kuvankäsittely

Individual course

Maksimimäärä FITech-opiskelijoita: 30

Kurssille valitaan ensisijaisesti sellaisia henkilöitä, joilla ei ole voimassaolevaa opiskeluoikeutta suomalaiseen yliopistoon.

Kurssi sisältää digitaalisen kuvankäsittelyn ja analysoinnin perusteet sekä teoreettisesta että käytännön näkökulmasta. Kurssin aikana tarkastellaan sekä tila- että taajuusaluepohjaisia menetelmiä.

Kurssin sisältö: 1. Digitaalisen kuvan perusteet, 2. Kuvan paikka- ja taajuustason korostus, 3. Kuvan entistäminen, 4. Värikuvien käsittely, 5. Aallokkeet, 6. Kuvan kompressointi, 7. Morfologinen kuvankäsittely ja 8. Kuvan segmentointi.

Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa digitaalisen kuvankäsittelyn ja kuva-analyysin perusmenetelmien teoreettisen perustan ja tärkeimmät sovelluskohteet sekä osaa soveltaa kurssilla opetettuja paikka- ja taajuustason sekä aallokepohjaisia kuvankäsittelymenetelmiä käytännön ongelmiin kuvan korostuksessa, entistämisessä, kompressoinnissa ja segmentoinnissa.

This course is in Finnish, but it is possible to complete it in English too.

Tämän kurssin suorituksesta on mahdollista saada digitaalinen suoritusmerkki.

image processing photo editing spatial domains frequency domains image restoration wavelets compression segmentation konenäkö machine vision

Further information about the studies

University of Oulu
Riku Hietaniemi , ICT coordinator
riku.hietaniemi(at)oulu.fi

Responsible teacher

University of Oulu
Janne Heikkilä
janne.heikkila(at)oulu.fi

Contact person for applications

FITech
Monica Sandberg , Study services designer
monica.sandberg(at)fitech.io
Start here
Start here
Category:
ICT Studies
Topic:
Digitalisation
Course code:
521467A
Credits:
5 ECTS
Price:
0 €
Level:
Teaching period:
15.3.–5.5.2021
Application deadline:
Application period has ended
Host university:
University of Oulu
Study is open for:
Adult learner,
Degree student
Teaching methods:
Online
Place of contact learning:
Oulu
Language:
English,
Finnish
General prerequisites:
Knowing matrice algebra and statistical methods is beneficial.
Study suitable for:
Students with background in technical mathematics or who have a BSc degree.
Interested in this course? Subscribe and get updates about the course directly to your email. You can cancel subscription any time you want.

This course is included in the following theme