Snímání a digitalizace obrazu. Prostředky pro snímání obrazu. Prostředky pro snímání obrazu. doc. Ing. Jiří Hozman, Ph.D.

Podobné dokumenty
Snímání a digitalizace obrazu

Snímání a digitalizace obrazu

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:

OBRAZOVÁ ANALÝZA. Speciální technika a měření v oděvní výrobě

Základní metody předzpracování obrazu

digitalizace obrazových předloh perovky

Zpracování obrazu v FPGA. Leoš Maršálek ATEsystem s.r.o.

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Mikroskopická obrazová analýza

Zpracování obrazu a fotonika 2006

Teprve půlka přednášek?! já nechci

Moderní multimediální elektronika (U3V)

Počítače a grafika. Ing. Radek Poliščuk, Ph.D. Přednáška č.7. z předmětu

Princip pořízení obrazu P1

Pořízení rastrového obrazu

Příloha C. zadávací dokumentace pro podlimitní veřejnou zakázku Mikroskopy pro LF MU TECHNICKÉ PODMÍNKY (technická specifikace)

Analýza a zpracování digitálního obrazu

ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 4

Optika v počítačovém vidění MPOV

Makroskopická obrazová analýza pomocí digitální kamery

Měření teploty, tlaku a vlhkosti vzduchu s přenosem dat přes internet a zobrazování na WEB stránce

Řídící karta PCI v. 2.2 LED Panely , revize 1.0

Videosignál. A3M38VBM ČVUT- FEL, katedra měření, přednášející Jan Fischer. Před. A3M38VBM, 2015 J. Fischer, kat. měření, ČVUT FEL, Praha

Projekt Brána do vesmíru

ŠABLONY INOVACE OBSAH UČIVA

Zpracování astronomických snímků (Část: Objekty sluneční soustavy) Obsah: I. Vliv atmosféry na pozorovaný obraz II. Základy pořizování snímků planet

Operace s obrazem. Biofyzikální ústav LF MU. Projekt FRVŠ 911/2013

Pro úlohy digitálního zpracování obrazu je příznačný velký objem dat. Doposud ani rychlé počítače s konvenční sériovou architekturou nejsou schopny

POČÍTAČOVÁ GRAFIKA. Počítačová grafika 1

Controlweb. Úvod. Specifikace systému

Skenery (princip, parametry, typy)

Meo S-H: software pro kompletní diagnostiku intenzity a vlnoplochy

Specifikace předmětu plnění

Středoškolská technika SCI-Lab

DETEKCE HRAN V BIOMEDICÍNSKÝCH OBRAZECH

Š E D O T Ó N O V Á A B A R E V N Á K A L I B R A C E

Obraz jako data. Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno. prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011

Digitální učební materiály ve škole, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/

Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace. Maturitní otázky z předmětu INFORMATIKA A VÝPOČETNÍ TECHNIKA

Základy digitální fotografie

karet Analogové výstupy (AO) (DIO) karty Zdroje informací

DZDDPZ5 Zvýraznění obrazu - prahování. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Ing. Tomáš Peňáz, Ph.D. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava


Zpracování obrazů. Honza Černocký, ÚPGM

Digitální astronomická. fotografie. zimní semestr Radek Prokeš. FJFI ČVUT v Praze

Hospodářská informatika

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14

4. Základy zpracování videa na počítači

Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010

Videosekvence. vznik, úpravy, konverze formátů, zachytávání videa...

, Brno Připravil: Ing. Jaromír Landa. Postprocessing videa

Profilová část maturitní zkoušky 2014/2015

Osnovy kurzů. pilotního projektu v rámci I. Etapy realizace SIPVZ. Systém dalšího vzdělávání veřejnosti. počítačová gramotnost

INFORMAČNÍ SYSTÉMY. RNDr. Karel Hrach, Ph.D. (Velká Hradební 15, pracovna 2.03) Prezentace viz Studium / Studijní materiály (v menu nalevo)

Kurz digitální fotografie. blok 1 data/úpravy fotografií

Osvědčené postupy pro zpracování tiskových dat s vynikající kvalitou tisku

PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY

Střední průmyslová škola Zlín

Úvod do zpracování obrazů. Petr Petyovský Miloslav Richter

Úvod, optické záření. Podkladový materiál k přednáškám A0M38OSE Obrazové senzory ČVUT- FEL, katedra měření, Jan Fischer, 2014

Přehled nabízených kurzů

Strojové vidění (machine vision)

MUZEA A DIGITALIZACE IV. Digitalizace dvourozměrných předloh prakticky. Praha, NTM

Číslo DUM: VY_32_INOVACE_04_01 Autor: Mgr. Ivana Matyášková Datum vytvoření: březen 2013 Ročník: prima Vzdělávací obor: informační technologie

ŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM DR. J. PEKAŘE V MLADÉ BOLESLAVI

Příloha č. 3 TECHNICKÉ PARAMETRY PRO DODÁVKU TECHNOLOGIE: UNIVERZÁLNÍ MĚŘICÍ ÚSTŘEDNA

Restaurace (obnovení) obrazu při známé degradaci

I N V E S T I C E D O R O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í. Počet: 30

Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Technické vybavení Digitální fotoaparáty Ing. Jakab Barnabáš

Monitory a grafické adaptéry

1 Jasové transformace

INFORMAČNÍ SYSTÉMY. RNDr. Karel Hrach, Ph.D. (Velká Hradební 15, pracovna 2.03) Prezentace viz Studium / Studijní materiály (v menu nalevo)

CW01 - Teorie měření a regulace

Fotogammetrie. Zpracoval: Jakub Šurab, sur072. Datum:

INFORMATIKA. Grafické studio ve škole

Profilová část maturitní zkoušky 2015/2016

Ondřej Baar ( BAA OO6 ) Prezentace ZPG 2008 Kalibrace Barev. Kalibrace Barev. Ondřej Baar 2008 ~ 1 ~

JUMO LOGOSCREEN 600. Dotyková budoucnost záznamu: Obrazovkový zapisovač

Úvod do problematiky. Význam počítačové grafiky. Trochu z historie. Využití počítačové grafiky

VY_32_INOVACE_INF4_12. Počítačová grafika. Úvod

Obrazová data. Biofyzikální ústav Lékařské fakulty Masarykovy univerzity Brno. prezentace je součástí projektu FRVŠ č.2487/2011

CS monitorovací jednotky. Edice: Vytvořil: Luboš Fistr

GRAFICKÉ FORMÁTY V BITMAPOVÉ GRAFICE

Základy zpracování obrazové informace

Ukázka knihy z internetového knihkupectví

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu: Moderní škola 21. století. Zařazení materiálu: Ověření materiálu ve výuce:

FVZ K13138-TACR-V004-G-TRIGGER_BOX

Reprezentace bodu, zobrazení

Počítačová grafika a vizualizace I

Měření průtoku kapaliny s využitím digitální kamery

Vlastnosti digitálních fotoaparátů

Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/ Název projektu: Moderní škola 21. století. Zařazení materiálu: Ověření materiálu ve výuce:

Klasická a digitální mikrofotografie Příklad zpracování (= úprav) digitální (mikro)fotografie Příklady analýzy obrazu

Fyzikální laboratoř. Kamil Mudruňka. Gymnázium, Pardubice, Dašická /8

L A TEX Reprodukce starých map

UNIVERZÁLNÍ ŘEŠENÍ PRO WEBOVÉ OBRAZOVÉ ARCHIVY: NASAZENÍ V PROJEKTU

Obrazové snímače a televizní kamery

Obrazové snímače a televizní kamery

zdroj světla). Z metod transformace obrázku uvedeme warping a morfing, které se

Mikroskopická obrazová analýza

Transkript:

Snímání a digitalizace obrazu doc. Ing. Jiří Hozman, Ph.D. Fakulta biomedicínského inženýrství ČVUT v Praze http://www.fbmi.cvut.cz Prostředky pro snímání obrazu Prostředky pro snímání obrazu

Prostředky pro snímání obrazu Možnosti, jak snímat obraz () - analogová TV videokamera + FG napájení Možnosti, jak snímat obraz (2) - digitální fotoaparát (DSC) 2

Možnosti, jak snímat obraz (3) - digitální videokamery pro mikroskopii s různým rozhraním Možnosti, jak snímat obraz (4) -specializované provedení mikroskopu, USB digitální mikroskop http://www.theproscope.com Možnosti, jak snímat obraz (5) - specializované komplexní systémy 3

Možnosti počítačů - standardní PC s FG (PCI zásuvná karta) digitální kamery připojené prostřednictvím IEEE 394 - laptopy s FG (PCMCIA + ext. modul) standardní TV kamera digitální kamery připojené prostřednictvím IEEE 394 Snímací videokamery Analogové Standardní TV (prokládané řádkování) WWW Černobílé Barevné ( či 3 čipové) CCIR RS7 PAL NTSC Digitální (neprokládané řádkování) Vědecké IEEE394 (FireWire) USB Camera Link Giga Bit Ethernet Principielní schéma systému gradační stupnice TV kamera včetně optické soustavy CCD detail CCD převod snímané scény (optické informace) na elektrický signál převod elektrického signálu (napětí) na číslo (číselnou informaci v rozsahu od do elektrický signál (napětí, elektrická informace) součást tzv. "frame grabberu" (karta do počítače) A/Č počítač SW paměťové médium 4

Snímací obrazové prvky - vakuové - polovodičové -CCD -CID -CMOS -CIS Ideové schéma systémů s prvky CCD Č A video signál A Č snímková vyrovnávací paměť CCD aplikační program přenos 25 (EIA 3) snímků za sekundu Ideové schéma systémů s prvky CMOS přímá odezva (úroveň šedi) CMOS APS,95 aplikační program výstupní napětí senzoru [V],9,85,8,75,7 65nm přímý přístup k libovolnému bodu v libovolný čas,65-3 3 4 5-2 - 2 intenzita světla [W/m 2 ] 5

PMT ( photomultiplier tube ) (obrázek převzat se souhlasem z http://micro.magnet.fsu.edu) Fotonásobiče jsou využívány v konfokálních mikroskopech - diskretizace v čase B(x,y) Digitalizace obrazu y A A x rovina středního jasu Tx t t x x T vz - perioda vzorkování y y Digitalizace obrazu - diskretizace v x,y t t x x y y 6

řádky matice Digitalizace obrazu - diskretizace v amplitudě (kvantování) - vnímání jasu a kontrastu (podmíněný) Základní metody zpracování obrazu doc. Ing. Jiří Hozman, Ph.D. Fakulta biomedicínského inženýrství ČVUT v Praze http://www.fbmi.cvut.cz Obraz jako dvourozměrná matice sloupce matice počátek y i(x,y) x i=f(x, y, z,, t) 7

Obraz jako 3D reliéf Ilustrace rozlišení a počtu odstínů šedé Vliv rozlišení obrazu 256 x 256 pixelů Vliv různých počtů odstínů šedé v obrazu 2 odstíny šedé 4 odstíny šedé 28 x 28 pixelů 8 odstínů šedé 6 odstínů šedé Ilustrace rozlišení a počtu odstínů šedé Vliv rozlišení obrazu Vliv různých počtů odstínů šedé v obrazu 64 x 64 pixelů 32 odstínů šedé 64 odstínů šedé 32 x 32 pixelů 28 odstínů šedé 256 odstínů šedé 8

Etapy zpracování obrazu -předzpracování obrazu -vyčlenění objektů zájmu (segmentace) - popis objektů (analýza) - interpretace výsledků (porozumění obrazu) Příklady vybraných operací nad obrazem Typy operací a typy sousedství pixelů a b a b bodové operace a b lokální operace = [m=m, n=n ] globální operace 9

Aritmetické operace nad obrazem Aritmetické operace mezi šedotónovými ("a") a ČB ("b") obrazy a mezi šedotónovými obrazy (bílé odpovídá hodnota (), černé odpovídá hodnota ()) šedotónový obraz "a" binární (ČB) obraz "b" ADD(a,b) = a + b SUB(a,b) = b - a MULT(a,b) = a b atd. Logické (binární) operace nad obrazem Logické operace mezi binárními (ČB) obrazy (též binární bodové operace) a mezi šedotónovými ("a") a ČB ("b") obrazy (binární hodnota - bílá, binární hodnota - černá) binární (ČB) obraz "a" binární (ČB) obraz "b" NOT(a) = a NOT(b) = b OR(a,b) = a + b AND(a,b) = a b Převodní charakteristiky - LUT Vybrané převodní charakteristiky obrazu - bodové operace (LUT) Bez úpravy obrazu (originál) y=k.x+q y=k.x+q y=k.x+q k= k> q> q= vst. hodnota vst. hodnota vst. hodnota 2 3 k= q= Úprava jasu vst. hodnota vst. hodnota vst. hodnota 4 5 6 Úprava kontrastu Negativ (reverzní char.) Část originálu a negativu Prahování y=k.x+q k=- q= k= q< k< q=

Převodní charakteristiky LUT pokr. Vybrané převodní charakteristiky obrazu - bodové operace (LUT) Tzv. "gumová páska" Přetečení dyn. rozsahu Úrovňový řez (okénko) vst. hodnota vst. hodnota vst. hodnota 7 8 9 Originál a prahování Originál a prahování Nelineární průběh vst. hodnota vst. hodnota vst. hodnota 2 Způsob aplikace a implementace LUT index, neboli ukazatel na políčko v LUT, který je totožný s hodnotou vstupního obrazového bodu v rozsahu <,> vyhledávací tabulka LUT (Look-Up-Table) př. negativ vlastní hodnota políčka v LUT, která je totožná s hodnotou výstupního obrazového bodu v rozsahu <,> vstupní obraz 5 54... 8 32.................. 2..................... 5 54..................... 25 4 výstupní obraz 25... 75 223.................. 3 Typy histogramů obrazu Různé typy histogramů obrazu a některá důležitá pravidla Reálný optimální histogram Tmavý obraz Světlý obraz hodnota 2 hodnota 3 hodnota Obraz s nízkým kontrastem Obraz s normál. kontrastem ČB obraz, max. kontrast četnost výskytu[-] 4 hodnota 5 hodnota 6 hodnota

Typy histogramů obrazu pokr. Různé typy histogramů obrazu a některá důležitá pravidla Bimodální histogram Ideální nereálný histogram 4(x) odstíny(ů) šedi v obr. 7 hodnota 8 hodnota 9 hodnota Trimodální histogram Pravidlo č. a 2 Pravidlo č. 3 a 4. Histogram nemá souvislost s polohou obrazového bodu v obrazu. 3. Součet všech četností v histogramu je roven počtu obrazových bodů v obrazu. 2. Z histogramu lze 4. Při výpočtu histogramu určit plochu v obrazu, je vždy nutné na začátku která je určena daným vynulovat pole, kam odstínem šedi. se jednotlivé četnosti ukládají. hodnota 2 Aspekty přičtení konstanty k obrazu Operace Subjekt Přičtení konstanty k původnímu obrazu (zvýšení jasu) Stav před operací (vstup) Stav po operaci (výstup) Obraz Obrazová data (jemný detail levého oka) 56 53 48 49 38 22 69 6 36 76 84 96 27 2 22 8 9 4 6 74 27 4 8 22 6 3 98 99 5 88 72 9 66 86 26 34 246 77 7 72 68 59 64 66 24 77 64 58 72 Aspekty přičtení konstanty k obrazu Operace Subjekt Převodní charakteristika Přičtení konstanty k původnímu obrazu (zvýšení jasu) Stav před operací (vstup) Stav po operaci (výstup) k= q= y=k.x+q k= q=5 y=k.x+q vst. hodnota vst. hodnota Histogram hodnota obr. bodu hodnota obr. bodu 2

Aspekty odečtení konstanty od obrazu Operace Subjekt Odečtení konstanty od původního obrazu (snížení jasu) Stav před operací (vstup) Stav po operaci (výstup) Obraz Obrazová data (jemný detail levého oka) 56 53 48 49 38 22 69 6 36 76 84 96 27 2 22 8 9 4 6 74 27 4 8 22 36 33 28 29 8 8 2 49 6 56 64 76 7 2 89 54 7 2 Aspekty odečtení konstanty od obrazu Operace Subjekt Převodní charakteristika Odečtení konstanty od původního obrazu (snížení jasu) Stav před operací (vstup) Stav po operaci (výstup) y=k.x+q y=k.x+q k= k= q= q=-2 Histogram vst. hodnota hodnota obr. bodu vst. hodnota důsledek podtečení rozsahu <,> hodnota obr. bodu Aspekty násobení obrazu konstantou Operace Subjekt Násobení původního obrazu konstantou (zvýšení kontr.) Stav před operací (vstup) Stav po operaci (výstup) Obraz Obrazová data (jemný detail levého oka) 56 53 48 49 38 22 69 6 36 76 84 96 27 2 22 8 9 4 6 74 27 4 8 22 8 76 69 7 45 54 3 99 23 5 9 2 39 3 3 26 56 2 23 6 39 2 3 3

Aspekty násobení obrazu konstantou Operace Subjekt Převodní charakteristika Násobení původního obrazu konstantou (zvýšení kontr.) Stav před operací (vstup) Stav po operaci (výstup) k= q= y=k.x+q k=,45 q= y=k.x+q Histogram četnost výskytu[-] vst. hodnota hodnota obr. bodu vst. hodnota důsledek přetečení rozsahu <,> hodnota obr. bodu Aspekty dělení obrazu konstantou Operace Subjekt Dělení původního obrazu konstantou (snížení kontrastu) Stav před operací (vstup) Stav po operaci (výstup) Obraz Obrazová data (jemný detail levého oka) 56 53 48 49 38 22 69 6 36 76 84 96 27 2 22 8 9 4 6 74 27 4 8 22 29 27 25 25 52 9 35 8 8 39 43 4 9 56 7 8 38 4 7 4 Aspekty dělení obrazu konstantou Operace Subjekt Převodní charakteristika Dělení původního obrazu konstantou (snížení kontrastu) Stav před operací (vstup) Stav po operaci (výstup) k= q= y=k.x+q k=,5 q= y=k.x+q vst. hodnota vst. hodnota Histogram četnost výskytu[-] hodnota obr. bodu četnostvýskytu [-] hodnota obr. bodu 4

Roztažení histogramu (histogram stretching) výstupní hodnota obrazového bodu b [-] bh= bx nová převodní charakteristika (LUT) původní převodní charakteristika (LUT) histogram obrázku s malým dynamickým rozsahem, u kterého je třeba zvýšit kontrast (histogram byl vložen pro větší názornost) bd= ad= ax ah a [-] vstupní hodnota obrazového bodu ( bh bd ) bd ( a a ) b x = ( ax ad )* + h d Roztažení histogramu (histogram stretching) Princip flat-field korekce I kor Původní obraz (originál) I (x, y) = I orig bezvz "flat-field" snímek (x, y) I (x, y) I tma tma snímek za tmy (x, y) K (x, y) korigovaný obraz hodnota pixelu obrazový bod ve vyznačeném řádku (pixel) 5

6 2D konvoluční filtrace = = = = j k k n j m b k j a b(m,n) a(m,n) c(m,n) ), ( ), ( x a b c x a b x a b 9 / 28 3 / + 2D konvoluční filtrace - příklady 9 / 9 [ ] 78 3 89 56 78 3 56 89 Mediánová filtrace MEDIÁN

Pseudobarvy a nepravé barvy Přehled problematik zpracování obrazu v mikroskopii (viz praktika) - vyhodnocení šumu, rozmazání, změn intenzity pozadí, jasu, kontrastu a histogramu, - roztažení či vyrovnání histogramu, aplikace LUT (bodové operace, vyhledávací tabulky), - flat-field korekce a odečtení pozadí, - aplikace konvolučních jader (masek), mediánové filtry, - pseudobarvy a nepravé barvy Přehled SW pro zpracování obrazu v mikroskopii - SW dodávaný se systémem (podp. HW, účelově zaměřený) - SW mimo systém, ale specializovaný (bez podpory HW), -SW komerčně dostupný (CorelDraw, Photoshop, Matlab,...), -SW volně šiřitelný (specializovaný, univerzální, výukový) - platforma MS Windows, Linux, Unix, OS, Mac 7

LUCIA (český produkt) SW dodávaný se systémem -SW určený pro snímání, archivaci a analýzu obrazu, - aplikace v oblasti: cytogenetiky, důkazních řízeních u soudu, biologie a medicíny, materiálů, spektrální analýzy, - moduly image acquisition (Nikon), time lapse acquisition, component acquisition (fluorescence microscopy, live cell imaging), Z stack acquisition (deconvolution), stitching images, image archiving and management, image annotation, segmentation and measurement, scripting, mathematical morphology, reports, six languages,... - http://www.lim.cz SW dodávaný se systémem QuickPHOTO MICRO - SW určený pro záznam digitálního obrazu zejména z mikroskopů vybavených digitálními fotoaparáty OLYMPUS CAMEDIA, - moduly image acquisition (Olympus Camedia), živý obraz na monitoru PC, měření délek, obvodů, ploch, úhlů, počítání objektů, analýza fází, vkládání kalibrovaného měřítka, tab. naměřených hodnot exp. Excel, práce s více snímky, aut. fotografování snímků v časovém sledu s možností vytvoření videosekvence, přídavné moduly,... - MISTIC Tele-Image Consulting dálkový přenos a konz. RT, - OCS Cytotel (gynekologie a gyn. cytologie), - modul Deep Focus (stereomikroskopy), - http://www.quickphoto.cz, http://www.olympus.cz SW dodávaný mimo systém DIPS (český produkt) - SW určený pro analýzu obrazu zejména prostřednictvím vybraných typů digitalizačních zařízení (FG) nezávislých na typu mikroskopu, - program umožňuje aplikaci pokročilých funkcí, možnost používat jako interpret, možnost dávkového zpracování a editace těchto dávek příkazů, jednotlivé funkce pro zprac. obrazu vychází důsledně z matematické definice, - pro aplikaci vybraných funkcí je třeba již znát jisté základy, 8

SW dodávaný mimo systém UCSF, Jain Lab (free) - SW určený pro: -výpočetní a statistické metody (aplikace na data získaná měřicími systémy pro biologii), - analýzu genomu, -přesnou a reprodukovatelnou kvantifikaci a normalizaci DNA microarray data - http://www.jainlab.org SW dodávaný mimo systém Morphometrics (free) - SW určený pro analýzu tvaru z různého hlediska - http://life.bio.sunysb.edu/morph SW dodávaný mimo systém The Visualization Toolkit - VTK (free) - SW určený pro 3D grafiku, zpracování obrazu a vizualizaci, - http://www.kitware.com 9

SW komerčně dostupný CorelDraw - vektorový grafický editor, vhodný i pro vytváření tzv. metasouborů, - nutnost se seznámit se základní filozofií programu a ovládáním, - obsahuje několik skupin funkcí na úpravu obrazu, - není SW pro zpracování, či analýzu obrazu SW komerčně dostupný Photoshop - rastrový (bitmapový) profesionální grafický editor, - nutnost se seznámit se základní filozofií programu a ovládáním (vrstvy), - obsahuje několik skupin funkcí na úpravu obrazu, - není SW pro zpracování, či analýzu obrazu, ale obsahuje některé vybrané okruhy této problematiky, zejména se jedná o kvalitní zpracování barevných obrazů Matlab (versus Maple, MathCad) SW komerčně dostupný - Bioinformatics Tbx - read, analyze, and visualize genomic, proteomic, and microarray data - http://www.mathworks.com, http://www.humusoft.cz 2

SW volně šiřitelný MIPS (MS Windows) - výukový - http://webzam.fbmi.cvut.cz/hozman Image Magick (MS Windows, Linux, Unix) - http://www.imagemagick.org XFig (Linux, Unix) WWW stránka s užitečnými odkazy http://webzam.fbmi.cvut.cz/hozman -volně ke stažení výukový SW MIPS -volně ke stažení text přednášky (PDF), -volně ke stažení prezentace (PDF), -užitečné odkazy na WWW stránky, týkající se zpracování obrazu Děkuji za pozornost 2