суббота, 31 декабря 2011 г.

Дорогие друзья! Уже совсем скоро мы поднимем бокалы и скажем друг другу: "С новым годом!" Постараюсь кратко написать то, что думаю и хочу сказать. По долгу службы я являюсь ассистентом преподавателя физического факультета кафедры ДЭС ЯрГУ им. П.Г. Демидова и в первую очередь хотел бы поздравить с наступающим новым годом своих студентов. Пожелать им удачи, терпения, хорошей сдачи экзаменов и прежде всего того, что вы сами себе желаете и действительно заслуживаете. Простите, если я иногда бываю неправ по отношению к вам, но я себя критикую. Значит еще не все потеряно! Далее своих коллег по работе, которые всегда поддерживают меня и заставляют завершить то, что я никак не могу закончить. Постараюсь оправдать ваши ожидания! Свою семью: папу, маму, бабушку и родственников. Которые безгранично любят меня и не замечают моих плохих качеств. Пожелать им прежде всего здоровья и спокойствия. Я знаю, для вас и меня это очень важно. Сейчас я в хорошей компании со своими друзьями. Мы собрались не полностью, но это тоже важно. Спасибо вам, что вы есть!


С уважением, Владимир Волохов.

P.S. Хочу пожелать еще одному человеку. Своему двоюродному брату. Саша пусть у тебя просто все получится в этом году! И ты будешь играть в твою и мою любимую игру там, где ты действительно должен играть. Я тобой очень горжусь!

воскресенье, 25 декабря 2011 г.

Файл с результатами проверки двух практических заданий можно скачать здесь. Замечания указаны там же. Для тех кто не сдал задания (по причинам: просто не сдавал, повторил чужой код или сделал много ошибок), зачет состоится в ауд. 217, второй учебный корпус, 28.12.11 в 12.00. Зачет будет проводиться в устной форме по темам представленным на странице курса (ссылка).
С уважением, Волохов Владимир.

P.S. Апелляции принимаются! Можете писать на электронную почту или в блог в комментах к этому посту.

среда, 14 декабря 2011 г.

В этом осеннем семестре на базе МГУ им. М.В. Ломоносова заканчивается прочтение курса "Интегральные преобразования в обработке изображений, введение в цифровую обработку мультимедийной информации" (ссылка). Читают Андрей Серджевич Крылов и Алексей Сергеевич Лукин. Курс близок к нашим курсам: "Цифровые цепи и сигналы", "Цифровая обработка изображений", "Цифровая фильтрация" и некоторым другим. Настоятельно рекомендую студентам, интересующимся областью ЦОС, проанализировать материалы по данному курсу. Здесь можно найти презентации, аудиозаписи лекций, домашние задания по курсу, ну и просто ознакомиться с некоторыми основами ЦОС, которые рассматривают на факультете ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова. Желаю удачи!

вторник, 22 ноября 2011 г.

Недавно зашла речь про мой первый блог с первым "безумным" постом. Для тех кому интересно - вот ссылка.

четверг, 20 октября 2011 г.

Начинает свою работу страница курса "Цифровая обработка изображений" специальности "Радиотехника".

В настоящем разделе размещена единая информация, затрагивающая лекционный материал и задания к практическим работам.

Место проведения: Физический факультет (2-ой учебный корпус), к. 217.

Время: Лекция раз в две недели по средам с 12.00 до 13.35 (знаменатель).

Темы лекционных занятий
  1. Введение и обзор материала курса (презентация .pptx).
  2. Формирование изображений. Камера и ее основные характеристики (презентация .pptx). Awareness Test - "тест на внимательность" (ссылка).
  3. Цифровая обработка изображений в среде Matlab (презентация .pptx). Seam Carving Algorithm - "контурное вырезание по шву" (описание, презентация .pptxпример реализации .rar).
  4. Фильтрация и улучшение изображений. Часть 1 (презентация .pptx). Hybrid Images - "гибридные изображения" (описание).
  5. Фильтрация и улучшение изображений. Часть 2 (презентация .pptx).
  6. Оценка качества цифровых изображений. (презентация .pptxm-файлы .rar).
  7. Цвет и освещенность. Примечание: лекция кратко рассматривается в рамках презентации из источника [4] в дополнительных материалах (ссылка). Примечание: для большего понимания основных концепций рекомендуется проанализировать лекцию №4 и лекцию № 5 из источника [1] в дополнительных материалах.
  8. Алгоритмы сжатия изображений. Примечание: лекция рассматривается в рамках следующего источника (ссылка). Страницы для прочтения: стр. 110-123, 153-168. Рекомендуется выборочно проанализировать материал из источника [3] в дополнительной литературе.
Практические задания
  1. Фильтрация изображений (описание .pdfизображения .rar).
  2. Цифровая хроматография изображений Российской Империи, полученных С.М. Прокудиным-Горским (описание .pdfизображения .rar).
    Дополнительные материалы
    1. Peters R.A. Image Processing (EECE / CS 253) , 2007. Vanderbilt University School of Engineering (ссылка).
    2. Крылов А., Лукин А. Интегральные преобразования в обработке изображений, введение в цифровую обработку мультимедийной информации, 2011. МГУ им. М.В. Ломоносова (ссылка). Примечание: здесь можно послушать аудиозаписи лекторов, посмотреть соответствующие презентация, попробовать выполнить предлагаемые практические задания, ну и понять чему учат в МГУ по аналогичным курсам.
    3. Ватолин Д. Методы обработки и сжатия видео, 2010-2011. МГУ им. М.В. Ломоносова (ссылка). 
    4. Волохов В. Курс Компьютерное зрение, 2011. Лаборатория цифровые цепи и сигналы при физическом факультете ЯрГУ (ссылка).
    Руководитель курса: асс. каф. ДЭС Волохов В.А.

    суббота, 24 сентября 2011 г.

    Напоминаю, что по причине командировки мои занятия 26.09.11 (понедельник) отменяются у следующих групп:
    1. Гр. ИТС-11БО лабораторный практикум ИКГ с 8.30 до 10.05 (1-я пара).
    2. Гр. ТК-31БО,  гр. РТ-31СО лекция ОЦФ и ЦФ с 10.15 до 11.50 (2-я пара).
    3. Гр. РТ-11БО, практические занятия ИКГ с 12.00 до 13.35 (3-я пара).
    4. Гр. ИТС-11БО, практические занятия ИКГ с 14.15 до 15.50 (4-я пара).

    Произошли изменения в расписании проведения занятий у следующих групп:
    1. Гр. ИТС-11БО и гр. РТ-11БО, лекция ИКГ, вторник, числитель. Занятие перенесено из ауд. 205 в ауд. 217 на тоже самое время.
    2. Гр. РЭ-41СО лабораторный практикум ЦФ, четверг, знаменатель, с 8.30 до 10.05. Занятие перенесено на время с 10.15 до 11.50, четверг, знаменатель.
    С уважением, Владимир Волохов.

    пятница, 16 сентября 2011 г.

    Начинает свою работу страница курса "Инженерная и компьютерная графика" направлений "Инфокоммуникационные технологии и системы связи" и "Радиотехника".

    В настоящем разделе размещена единая информация, затрагивающая лабораторный практикум (состоящий из 8-ми лабораторных работ, выполняемых в пакете КОМПАС-3D) и лекционный материал.

    Место проведения: Физический факультет (2-ой учебный корпус), к. 114 (лабораторный практикум), к. 217 (лекционные занятия) и 203а (практические занятия).

    Время
    1. Направление "Инфокоммуникационные технологии и системы связи" (группа ИТС-11БО) лабораторный практикум раз в две недели по понедельникам, с 8.30 до 10.05 (числитель/знаменатель разделение на подгруппы), практические занятия раз в две недели по понедельникам с 14.15 до 15.50 (числитель), лекции раз в две недели по вторникам с 12.00 до 13.35 (числитель).
    2. Направление "Радиотехника" (группа РТ-11БО) лабораторный практикум раз в две недели по пятницам, с 10.15 до 11.50 (числитель/знаменатель разделение на подгруппы), практические занятия раз в две недели по понедельникам с 12.00 до 13.35 (числитель), лекции раз в две недели по вторникам с 12.00 до 13.35 (числитель).
    Темы лекционных занятий
    1. Введение. Стандарты ЕСКД по графическому оформлению конструкторской документации (материалы .rar).
    2. Метод проекции как основа построения чертежа. Примечание: материал рассматривается в рамках источника [5] в дополнительных материалах ниже, стр. 5-11.
    3. Ортогональные проекции элементарных геометрических образов. Примечание: материал рассматривается в рамках источника [5] в дополнительных материалах ниже, стр. 11-55.
    4. Аксонометрические проекции. Примечание: материал рассматривается в рамках источника [5] в дополнительных материалах ниже, стр. 143-154. Окружность в аксонометрии (ссылка).
    5. Изображения предметов - виды, разрезы, сечения. Примечание: материал рассматривается в рамках источника [5] в дополнительных материалах ниже, стр. 155-170.
    6. Схемы используемые в РЭА.  Примечание: материал рассматривается в рамках источника [5] в дополнительных материалах ниже, стр. 349-355, 359-364.
    7. Виды и комплектность изделий и конструкторских документов. Примечание: материал рассматривается в рамках источника [6] в дополнительных материалах ниже (ГОСТ 2.101-68 - Виды изделий; ГОСТ 2.102-68 - Виды и комплектность конструкторских документов).
    8. Стадии разработки. Примечание: материал рассматривается в рамках источника [6] в дополнительных материалах ниже (ГОСТ 2.103-68 - Стадии разработки).
    9. Основы компьютерной графики (презентация .pptx).
    10. Применение компьютерных технологий для выполнения и оформления графической конструкторской документации. Примечание: материал рассматривается в рамках задач, решаемых в лабораторном практикуме курса "Инженерная и компьютерная графика".
    Темы лабораторных работ
    1. Изучение основных приемов работы в среде КОМПАС-3D (описание и доп. материалы .rar).
    2. Построение и редактирование геометрических объектов (описание .rar).
    3. Построение третьей проекции фигуры по двум известным (описание и доп. материалы .rar). Видеоролик - создание чертежа ортогональных проекций детали в КОМПАС-3D (ссылка).
    4. Аксонометрические проекции (описание и доп. материалы .rar). Видеоролик - построение аксонометрических проекций в КОМПАС-3D (ссылка).
    5. Создание и редактирование трехмерных моделей деталей (описание и доп. материалы .rar). Видеоролик - создание трехмерной детали в КОМПАС-3D (ссылка).
    6. Создание и редактирование трехмерных моделей деталей. Сечения. Разрезы сложные (описание и доп. материалы .rar). Примечание: материал настоящей лабораторной работы рассматривается в рамках источника [9] в дополнительных материалах ниже, стр. 25-53. Видеоролик - создание трехмерной детали вала в КОМПАС-3D (ссылка 1ссылка 2). Азбука КОМПАС-3D, ЗАО АСКОН, 2010 - Урок № 2. Создание рабочего чертежа, стр. 74-91 (ссылка).
    7. Создание и редактирование сборки (описание и доп. материалы .rar)Видеоролик - создание сборки в КОМПАС-3D (ссылка 1ссылка 2ссылка 3).
    Дополнительные материалы
    1. Список рекомендуемой литературы (список .pdf).
    2. Бесплатный PDF-конвертер - doPDF (dopdf-7 .exe). Официальный сайт (ссылка).
    3. Миронов Б.Г., Панфилова Е.С. Сборник упражнений для чтения чертежей по инженерной графике: учеб. пособие для студ. учреждений сред. проф. образования. - 3-е изд., стер. - М.: Издательский центр "Академия", 2010 (ссылка).
    4. Чекмарев А.А. Задачи и задания по инженерной графике: учеб. пособие для студ. техн. спец. вузов - 2-е изд., стер. - М.: Издательский центр "Академия", 2007 (ссылка).
    5. Чекмарев А.А. Начертательная геометрия и черчение: учеб. для студ. высш. учеб. заведений. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 2002 (ссылка).
    6. ГОСТ «Единая система конструкторской документации». – М.: Издательство стандартов, 2001 (ссылка).
    7. Вольхин К.А. Учебные пособия: начертательная геометрия, конструкторские документы и правила их оформления, инженерная и прикладная компьютерная графика, геометрические основы построения чертежа (ссылка).
    8. Система автоматизированного проектирования bCAD-студент. ЗАО ПроПро Группа, 2004 (ссылка).
    9. Ляшков А.А., Куликов Л.К., Панчук К.Л. Сборник заданий по начертательной геометрии и инженерной графике. – Омск: ОмГТУ, 2005 (ссылка).
    Замечание: Вопросы, затрагивающие описание лабораторного практикума, трудности возникающие при рассмотрении теоретических вопросов и решении задач по данному курсу, могут быть заданы в комментариях настоящего раздела или присланы по электронной почте.

    Руководитель курса: асс. каф. ДЭС Волохов В.А.

    понедельник, 29 августа 2011 г.

    С 1 сентября начинает свою работу единая страница курсов "Цифровая фильтрация", "Основы цифровой фильтрации" и "Цифровые фильтры" специальностей "Радиофизика и электроника", "Телекоммуникации" и "Радиотехника", соответственно.

    В настоящем разделе размещена единая информация, затрагивающая в первую очередь лабораторный практикум (состоящий из 6-ти лабораторных работ, выполняемых в пакете Matlab), по указанным выше курсам. Информация по лекционному материалу и проведению итоговой аттестации может быть получена у лектора.

    Место проведения: Физический факультет (1-ый учебный корпус), к. 306.

    Время
    1. Специальность "Радиофизика и электроника" раз в две недели, группа РЭ-41БО во вторник по числителю с 16.00 до 17.35, группа РЭ-41СО в четверг по знаменателю с 10.15 до 11.50.
    2. Специальность "Телекоммуникации" (группа ТК-31БО) раз в две недели по средам, с 14.15 до 15.50 (числитель/знаменатель разделение на подгруппы).
    3. Специальность "Радиотехника" (группа РТ-31СО) раз в две недели по пятницам, с 14.15 до 15.50 по знаменателю.
    Темы лабораторных работ
    1. Синтез цифровых КИХ-фильтров методом окон (описание .pdfm-файлы .rar).
    2. Синтез цифровых БИХ-фильтров методом билинейного z-преобразования (описание .pdfm-файлы .rar).
    3. Синтез оптимальных по Чебышёву КИХ-фильтров (описание .pdfm-файлы .rarмодель simulink .rar).
    4. Многоскоростные системы обработки сигналов (описание .pdfm-файлы .rarкнига .rar).
    5. Обработка сигналов на основе вейвлет-преобразования. Примечание: печатный вариант описания данной лабораторной работы может быть найден в учебном фонде библиотеки ЯрГУ (описание .pdf).
    6. Применение адаптивной фильтрации в обработке цифровых сигналов (описание .pdfm-файлы .rar).
    Дополнительные материалы
    1. Список рекомендуемой литературы (список .pdf).
    2. Волохов В.А. Лекция по разностным уравнениям. ЯрГУ, 2010 (описание .djvu).
    3. Хрящев В.В., Приоров А.Л., Волохов В.А. Основы теории цепей. Сборник задач. Глава 4. ЯрГУ, 2008 (описание .pdf).
    4. Волохов В.А. Синтез цифровых КИХ-фильтров методом окон. Сборник задач. ЯрГУ, 2010 (описание .pdf).
    5. Волохов В.А. Синтез цифровых БИХ-фильтров методом билинейного z-преобразования. Сборник задач. ЯрГУ, 2011 (описание .pdf).
    6. Волохов В.А. Курсы "Цифровая фильтрация", "Основы цифровой фильтрации", "Цифровые фильтры" 2010 (ссылка).
    7. Freeman D. Signal and Systems (6.003), 2010. Massachusetts Institute of Technology (ссылка).
    8. Lustig M. Digital Signal Processing (EE123), 2011. University of California, Berkeley (ссылка).
    9. Kundur D. Real-Time Digital Signal Processing (ECEN448), 2011. Texas A&M University (ссылка).
    10. Gilbert S. Wavelets, Filter Banks and Application (18.327 / 1.130), 2003. Massachusetts Institute of Technology (ссылка).
    11. Gilbert S. Wavelets, Filter Banks and Application (18.327 / 1.130), 2004. Massachusetts Institute of Technology (ссылка). Примечание: здесь можно найти примеры Matlab-кодов по теме связанной с вейвлетами и вейвлет-преобразованием.
    Замечание: Вопросы, затрагивающие описание лабораторного практикума, трудности возникающие при написании программной части лабораторных работ, разбор листинга языка пакета Matlab и т.п., могут быть заданы в комментариях настоящего раздела или присланы по электронной почте.

    Руководитель лабораторного практикума: асс. каф. ДЭС Волохов В.А.

    пятница, 8 июля 2011 г.

    Все, ушел в отпуск! С уважением, Волохов Владимир.
    P.S. Желаю всем студентам отдохнуть и набраться новых сил на грядущий учебный год.

    пятница, 10 июня 2011 г.

    "Ярославль оцифровали!" - так началось одно из новостных сообщений вчера на ГТК. Что же под этим подразумевалось и действительно ли это круто? Суть состояла в том, что завершился проект Яндекс по составлению панорамы отдельных улиц города Ярославля. С планом возможной визуализации панорамы можно ознакомиться здесь. Для визуализации контента достаточно щелкнуть в верхней правой части экрана на кнопочку "Панорамы" и далее выбрать на карте интересующее вас местоположение (возможное для просмотра). Подробная инструкция по использованию здесь. Для тех кто не знает что такое панорамы улиц, поясню определение. Панорамы улиц - российский аналог зарубежной технологии, известной как street view (англ. просмотр улиц, вид улиц). Панорамы улиц предоставляют пользователям возможность рассматривать дома, дороги и все окружающие объекты на уровне улицы. При этом пользователь может передвигаться в различных направлениях, что создает иллюзию виртуального присутствия на улицах города. Пояснение не очень, но умнее ничего не придумал и позаимствовал здесь. По своей сути панорамы улиц получаются путем специфической склейки отдельных статических цифровых изображений снятых с использованием одной или нескольких камер. Если у кого-то появился интерес по технической реализации данного процесса, рекомендую почитать англоязычную литературу по данной тематике, например, на сайтах западных курсов по компьютерному зрению (Computer Vision) или вычислительной фотографии (Computational photography) можно проанализировать тему Image Mosaics (совместная склейка нескольких изображений в одно). Ниже приведу пару ссылок:
    1. Kemelmacher I., Rao R., Seitz S., Shapiro L. Computer Vision (CSE 455), 2003 - 2010. University of Washington (ссылка).
    2. Efros A. Computational Photography (15-463 / 15-862), 2010. Carnegie Mellon University (ссылка).
    Удачного изучения!


    P.S. За выложенные в настоящем посте фотографии особая благодарность выражается коллегам из МГУ им. М.В. Ломоносова.

    вторник, 31 мая 2011 г.

    Случайно наткнулся на сайт сообщества ГРАФИКОН.
    ГРАФИКОН - некоммерческое сообщество специалистов в области компьютерной графики, машинного зрения и обработки изображений. ГРАФИКОН было создано в 2010 году на базе ежегодно проводимой с 1991 года международной конференции GraphiCon.
    Миссией ГРАФИКОН является содействие развитию компьютерной графики в России; популяризация области; совершенствование системы подготовки специалистов в области компьютерной графики, машинного зрения и обработки изображений; привлечение талантливых студентов, аспирантов, специалистов; расширение связей между академической наукой и индустрией.
    Новой информации здесь для себя я пока не нашел, но тем не менее, вероятно, в будущем сайт будет расширяться и наполняться полезной информацией.

    понедельник, 25 апреля 2011 г.

    Давным-давно знаю, но пишу только сейчас. Информация не новая, особенно для сотрудников лаборатории цифровые цепи и сигналы Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, поэтому, сообщаю ее для студентов и аспирантов, интересующихся компьютерной графикой и мультимедиа.
    При факультете ВМиК МГУ им. М.В. Ломоносова сотрудниками лаборатории компьютерной графики и мультимедиа и лаборатории математических методов обработки изображений поддерживается сайт журнала "Компьютерная графика и мультимедиа". Тематика журнала следующая: 3D-графика, видео, звук, машинное зрение, обработка изображений и так далее.
    Дополнительно, отмечу, что здесь можно найти много полезной информации для самообразования и самообучения, а также опубликовать свою статью. Более подробную информации смотрите на официальном сайте.

    суббота, 23 апреля 2011 г.

    Проанализировав свое прочтение курса по "Цифровой обработке изображений" в прошлом семестре, мне стало совсем очевидно, что читать его в форме без презентаций может только настоящий профессионал. Поэтому, для того чтобы не изобретать велосипед, я попробовал осуществить небольшой анализ уже существующих наработок преподавателей по этой тематике. Под наработками я имею ввиду хорошо составленный презентационный материал, который бы, позволил преподавателю качественно объяснить, а студенту понять то, о чем идет речь. Как это не странно, но с первого захода я нашел меньше информации по данной теме, чем по курсу "Компьютерное зрение". Однако, положительный результат все же есть! Одной из хороших затравок на эту тему может служить курс Алана Петерса (Alan Peters), который так и называется "Обработка изображений" (Image Processing). Этот курс читался вышеуказанным автором в период с 1999 по 2008 год в Vanderbilt School of Engineering. Десять лет - вполне достаточный срок для формирования хорошей базы курса лекций, плюс небольшие дополнения вносимые периодически. Состав лекций примерно следующий:
    1. Введение в обработку изображений (презентация .ppt).
    2. Цифровая обработка изображений с использованием Matlab (презентация .ppt).
    3. Поточечная обработка изображений (презентация .ppt).
    4. Цветовое восприятие (презентация .ppt).
    5. Цветовая коррекция (презентация .ppt).
    6. Одномерное и двумерное Фурье преобразование (презентация .ppt).
    7. Пространственная фильтрация. Свертка цифровых изображений (презентация .ppt).
    8. Частотная фильтрация (презентация .ppt).
    9. Повышение резкости изображений (презентация .ppt).
    10. Пикселизация и квантование (презентация .ppt).
    11. Дискретизация изображений и наложение спектров (презентация .ppt).
    12. Передискретизация изображений (презентация .ppt).
    13. Поворот изображений (презентация .ppt).
    14. Удаление шума из цифровых изображений. Некоррелированный шум (презентация .ppt).
    15. Удаление шума из цифровых изображений. Коррелированный шум (презентация .ppt).
    16. Медианный фильтр (презентация .ppt).
    17. Морфологическая обработка бинарных изображений (презентация .ppt).
    18. Морфологическая обработка полутоновых изображений (презентация .ppt).
    В общем лекции очень интересные и хорошо составлены. Жаль, что в них нет ничего по сжатию!

    вторник, 19 апреля 2011 г.

    Анализируя материалы, затрагивающие видеозаписи лекций в российских вузах, случайно наткнулся на сайт Computer Science Club. Краткая информация о нем приведена ниже.
    Computer Science клуб создан в Санкт-Петербурге в сентябре 2007 годаОсновная цель - предоставить студентам возможность получить образование в области Computer Science. Лекции читаются местными и приглашёнными преподавателями в ПОМИ РАН (Фонтанка, 27). Вход на лекции свободный. За время существования клуба его посетило более тысячи студентов различных вузов. В среднем на лекции присутствует около сорока слушателей, среди которых не только студенты, но и аспиранты, выпускники вузов. Наиболее популярные лекции собирают больше ста человек.
    Дополнительно отмечу, что на сайте можно найти много полезной информации, например, о международных студенческих Computer Science школах, об одной из которых (Microsoft Computer Vision School, MSCVS) я писал ранее (информация здесь), ну и конечно лекции по темам Computer Science в виде презентаций и видеозаписей, среди которых можно выделить:
    1. Конушин A. Семантическая классификация изображений, 2010. Сomputer Science клуб при ПОМИ РАН (ссылка).
    2. Ерухимов В. Компьютерное зрение и библиотека OpenCV, 2011. Сomputer Science клуб при ПОМИ РАН (ссылка).
    Для тех кто хочет немного вспомнить ГрафиКон'2010 рекомендую послушать лекцию Антона Конушина. Ну и не забыть подать хорошую статью на ГрафиКон'2011.

    понедельник, 14 марта 2011 г.

    Угадайте кто? Для тех кто не знает или сдается, поясню, что на фотографии изображен известный французский ученый Стефан Малла (Stephane Mallat).
    "Чем же он так известен?" - спросите вы. А тем, что в конце 80-х годов прошлого века Малла предложил достаточно уникальный на тот момент времени подход взаимосвязи теории вейвлет-преобразования и теории банков фильтров. Последнее позволило осуществить определенный толчок в дальнейшем развитии цифровой обработки сигналов различной размерности. Помимо этого Малла имеет достаточно впечатляющий послужной список в плане публикаций и известен как автор книги A Wavelet Tour of Signal Processing, о которой и пойдет речь в настоящем посте. На данный момент времени книга существует в трех изданиях. И хотя никакой информации о первом я не нашел, отмечу, что второе и третье издания в англоязычных версиях вышли в 1999 и 2008 годах, соответственно, в издательстве Academic Press. В русскоязычной версии, на данный момент времени, существует перевод второго издания, вышедший в издательстве Мир в 2005 году, который едва ли можно считать образцом перевода зарубежных книг. Русский перевод читается очень плохо, плюс, если учесть, что автор книги не пожалел математической основы, получается полный кошмар. Поэтому, вероятнее, лучше анализировать англоязычную версию. В общем и целом книга очень интересная.
    Особо порадовало третье издание с доработанными главами и новым материалом, затрагивающим исследования в области представления, аппроксимации и восстановления сигналов за последние 15 лет. Среди новых составляющих третьего издания можно выделить: Radon Transform and Tomography, Block Thresholding for Denoising, Geometric Representations with Adaptive Triangulations, Curvelets and Bandlets, JPEG-2000 Image Compression, Compressive Sensing и так далее. Положительный эффект на восприятие материала оказывают пояснительные примеры, появившиеся в главах третьего издания. Официально в свободный доступ книга не выложена, однако, на некоторых файлообменниках она может быть найдена, например, здесь. Дополнительные материалы, затрагивающие главы книги, можно найти на ее официальном сайте. Покупка книги может быть осуществлена через сайт amazon.com.

    вторник, 1 марта 2011 г.

    На данный момент времени достаточно актуальной с точки зрения обработки изображений является задача автоматического изменения их размера. Последнее связано с большим количеством электронных устройств, выводящих изображения на экраны (дисплеи мониторов персональных компьютеров, ноутбуков, мобильных телефонов, PDA  и так далее) различного формата. Поэтому исходя из сказанного выше, хотелось бы "подогнать" изображение под формат экрана и отобразить его. "Используя основы цифровой обработки сигналов, а, именно, наборы дециматоров, интерполяторов и памятуя о теореме Котельникова-Уиттекера-Шеннона-Найквиста изменяем размер картинки и нет проблем", - скажете вы. Однако применительно к изменению размера изображения (image resaizing) в результате выполнения этой операции могут произойти значительные искажения пропорций объектов изображенных на нем. "Хорошо, тогда предложим обычную обрезку (image cropping)". Но в этом случае "важные" объекты на цифровом изображении могут быть удалены. Возникает необходимость разработки методики, позволяющей осуществлять ресайзинг изображения в зависимости от его содержимого (контента). Пример подобного рода алгоритмов можно найти в следующей статье: Avidan S., Shamir  A. Seam Carving for Content-Aware Image Resizing, 2007, скачать которую можно здесь. Понятно изложенную презентацию с курса Computer Vision University of Washington, 2010 и демонстрационный видеоролик по данному алгоритму можно скачать здесь и здесь, соответственно. Так же есть информация на blog.piclab.ru (ссылка), Wikipedia (ссылка) и habrahabr.ru (ссылка).

    Общая идея алгоритма Seam Carving (дословно переводится как контурное вырезание по шву), для примера понижения разрешения цветного изображения, состоит в следующем:
    1. Преобразуем исходное цветное изображение в изображение в градациях серого (grayscale image).
    2. Вычисляем амплитуду градиента grayscale изображения с использованием, например, операторов Собеля, Робертса, Превитт. В данном случае градиентное изображение представляет собой что-то вроде карты значимости исходного изображения, показывающей то, где последнее содержит много деталей, которые в результате ресайзинга нужно оставить.
    3. Для изображения амплитуды градиента находим восьмисвязные пути минимальной стоимости (минимальной суммы значений пикселей) по горизонтали или вертикали. Последнее зависит от типа обрезки. Дополнительно отметим, что каждый из путей пересекает каждый столбец или строку градиентного изображения только в одной точке (пикселе).
    4. Осуществляем удаление пикселей, принадлежащих путям минимальной стоимости найденных на шаге 3.
    Вот примерно как-то так. Дополнительно необходимо отметить, что авторы указанной выше статьи не утверждают то, что их алгоритм является панацеей для решения задачи ресайзинга любого изображения, приводя примеры для которых работа алгоритма является неудовлетворительной. Однако, все же простота идеи того, что происходит в данном методе поверх программного кода, по моему мнению, очень привлекательна. Иллюстрации, используемые в настоящем посте, взяты из аналогичной статьи на Wikipedia (ссылка).

    четверг, 24 февраля 2011 г.

    Как и было отмечено на конференции ГрафиКон'2010 летом этого года (с 28 июля по 3 августа) в Москве на базе МГУ им. М.В. Ломоносова  пройдет школа Мicrosoft по компьютерному зрению (Microsoft Computer Vision School, MSCVS). Более подробная информация здесь. Школа спонсируется исследовательским подразделением компании Microsoft (Microsoft Research) и организована совместно с МГУ им. М.В. Ломоносова. Цели школы: предоставить студентам уникальную возможность узнать фундаментальные и новейшие результаты по компьютерному зрению и анализу изображений от ведущих мировых ученых данной области; предоставить возможность студентам обменяться опытом друг с другом и с преподавателями школы.

    Принять участие в школе могут студенты старших курсов, аспиранты и молодые ученые, интересующиеся компьютерным зрением и анализом изображений. Рабочий язык школы - английский, однако некоторые доклады будут на русском, поэтому участники должны владеть обоими языками. Минимальная подготовка участников должна включать вводный курс по алгоритмам и базовые навыки по программированию (на C++). Всем принятым к участию в школе претендентам будет оплачено участие в школе: проживание, питание и культурно-развлекательная программа. Студенты должны будут оплатить проезд в Москву и обратно. В ограниченном количестве случаев школа оплатит проезд частично или полностью.

    Школа включает в себя лекции, практические занятия, проект по программированию и сессию стендовых докладов участников школы.

    Претендентам на участие необходимо до 30 апреля подать заявку. Необходимые для заявки документы (включающие в себя рекомендацию научного руководителя, краткое резюме, а также научную статью, курсовую работу либо отчёт об иной исследовательской работе) могут быть приложены и изменены в любой момент до указанного срока.

    Нужно обязательно туда попасть. С the 21st Jyväskylä Summer School по числам не накладывается.

    вторник, 22 февраля 2011 г.

    Интересным (для многих известным) фактом обучения в некоторых зарубежных университетах является возможность использования готовых видеозаписей (videotapes) лекционных материалов курсов. Это является, как мне кажется, неплохим подспорьем в образовании (самообразовании, если ты не являешься, скажем, студентом Massachusetts Institute of Technology, MIT). Однако это конечно не означает, что там на лекции не ходят! Для себя отмечу плюсом прослушать лекцию Гильберта Стренга (Gibert Strang) по "Линейной алгебре" или по "Вычислительным наукам и инженерии". Поэтому, приведу несколько примеров вышеозначенных материалов, которые, как мне кажется, можно связать с предметами физического факультета Ярославского государственном университета им. П.Г. Демидова.

    1. Strang G. Linear Algebra (18.06), 2010. Massachusetts Institute of Technology (ссылка). Обновленная страница данного курса за 2011 год (ссылка).
    2. Strang G. Computational Science and Engineering I (18.085), 2008. Massachusetts Institute of Technology (ссылка).
    3. Strang G. Computational Science and Engineering I (18.085), 2007. Massachusetts Institute of Technology (ссылка)
    4. Ng A. Machine Learning (CS229), 2009. Stanford University (ссылка).
    5. Osgood B.G. The Fourier Transform and its Application (EE261), 2009. Stanford University (ссылка). 

    В общем, это конечно малое в большом, но все же полезное. Дополнительно, отмечу, что по ссылкам, указанным выше, могут быть найдены дополнительные материалы по данным предметам: задания, учебники, стенограммы лекций и прочее.

    пятница, 18 февраля 2011 г.

    С 11 февраля начинает свою работу страница курса-факультатива "Компьютерное зрение" специальности "Радиотехника".

    В настоящем разделе размещена информация, затрагивающая литературу, ссылки и лекционный материал по тематике курса.

    Место и время проведения 

    Физический факультет (2-ой учебный корпус), к. 203а, каждую неделю по пятницам, с 12.00 до 13.35.

    Темы лекционных занятий
    1. Введение в компьютерное зрение (презентация .ppt).
    2. Формирование изображений. Камера и ее основные характеристики (презентация .ppt).
    3. Анализ бинарных изображений. Первое понятие о распознавании объектов (презентация .ppt).
    4. Введение в Matlab (презентация .pptпримеры .rar). Seam Carving Algorithm - "контурное вырезание по шву" (презентация .pptпример реализации .rar).
    5. Фильтрация и улучшение изображений (презентация .ppt).
    6. Цвет и освещенность. Приложение в задачах компьютерного зрения (презентация .ppt).
    7. Сегментация изображений и обнаружение контуров (презентация .ppt).
    8. Основные понятия распознавания образов (презентация .ppt).
    Дополнительные материалы
    1. Szelicki R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 2010 (ссылка).
    2. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2009 (ссылка).
    3. Конушин А. и др. Курс "Введение в компьютерное зрение", 2010. Лаборатория компьютерной графики при ВМК МГУ (ссылка).
    4. Конушин А. и др. Курс "Введение в компьютерное зрение", 2011. Лаборатория компьютерной графики при ВМК МГУ (ссылка).
    5. Kemelmacher I., Rao R., Seitz S., Shapiro L. Computer Vision (CSE 455), 2003 - 2010. University of Washington (ссылка).
    6. Lazebnik S. Computer Vision (COMP 776), 2008 - 2011. The University of North Carolina at Chapel Hill (ссылка).
    7. Thrun S. Computer Vision / Introduction to Computer Vision (CS 223b), 2004 - 2009. Stanford University (ссылка).
    8. Darrell T. Computer Vision (CS 280), 2009. University of California, Berkeley (ссылка).
    9. Duraiswami R. Fundamentals of Computer Vision (CMSC 828d), 2000 / Computer Vision (CMSC 426), 2005. UMIACS (ссылка). 
    10. Torralba A. Advances in Computer Vision (6.869), 2010. Massachusetts Institute of Technology (ссылка).
    11. Ng A. Machine Learning (CS229), 2009. Stanford University (ссылка).
    12. Конушин A. Семантическая классификация изображений, 2010. Сomputer Science клуб при ПОМИ РАН (ссылка).
    13. Ерухимов В. Компьютерное зрение и библиотека OpenCV, 2011. Сomputer Science клуб при ПОМИ РАН (ссылка).
    14. Сетевой журнал "Компьютерная графика и мультимедиа" (ссылка).
    15. Efros A. Learning-Based Methods in Vision (16-721), 2009. Carnegie Mellon University (ссылка).
    16. Efros A. Computational Photography (15-46315-862), 2010. Carnegie Mellon University (ссылка).
    Руководитель курса: асс. каф. ДЭС Волохов В.А.

    Выход интересных книг по тематике машинного обучения, интеллектуального анализа данных и всего, что с этим связано продолжается. В общем, подобного рода книги на западе, не новы. В настоящем посте кратко опишу и оставлю ссылку на книгу, опубликованную в 2009 году в издательстве Springer и затрагивающую вышеозначенную проблематику. Название книги: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, видимо можно перевести как "Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и предсказание". Книга существует в электронном варианте, последний вариант можно скачать здесь. Авторы книги: Тревор Гасти (Trevor Hastie), Роберт Тибширани (Robert Tibshirani), Джером Фридман (Jerome Friedman). Все являются действующими преподавателями Stanford University.
    Из авторов перечисленных выше мне особо известен Джером Фридман, публиковавшийся в смежных работах с Лео Брейманом (Leo Breiman). Последний являлся по моему мнению гениальным ученым в своей области, известным научной общественности, например, по теореме Шэннона-Бреймана-Макмиллана (Shannon-Breiman-McMillan theorem, 1957) в теории информации или алгоритму "случайного леса" (Random Forest, 2001), используемого в задачах связанных с регрессией и классификацией. Кратко, что есть в книге: Boosting, Neural Networks, Support Vector Machines, Random Forests and et al. В общем есть что посмотреть и есть с чем разобраться.

    суббота, 1 января 2011 г.

    Структура экзамена

    Экзамен состоит из трех частей:
    1. Один теоретический вопрос из предложенного списка. Вопросы можно скачать здесь.
    2. Задача из раздела "Специальные типы цифровых фильтров". Задачи можно скачать здесь.
    3. Задача из подраздела "Синтез цифровых БИХ-фильтров методом билинейного z-преобразования". Задачи можно скачать здесь.

    Место и время проведения

    1. Группа РЭ-41, второй учебный корпус, 19.01.11 с 9:00.
    2. Группа РЭ-42, второй учебный корпус, 10.01.11 с 9:00.

    Замечание: Вопросы, затрагивающие материал настоящего курса, могут быть заданы в комментариях настоящего раздела или присланы по электронной почте.

    Руководитель курса: асс. каф. ДЭС Волохов В.А.