Image Processing Using Artificial Intelligence Methods

Major: Software Engineering
Code of subject: 7.121.01.O.003
Credits: 6.00
Department: Software
Lecturer: professor Melnyk Roman Andriyovych
Semester: 1 семестр
Mode of study: денна
Learning outcomes: РН06. Develop and evaluate strategies of software design; substantiate, analyse and assess design solutions from the perspective of the final product quality, resource restrictions and other factors. РН07. Analyse, assess and systematically apply modern software and hardware platforms for solving complex problems in software engineering. РН10. Modify the existing algorithmic solutions for detailed software design and develop new ones.
Required prior and related subjects: Corequisites: Data Mining Data Storage and Processing Systems Engineering
Summary of the subject: Formats of images. Technologies for retrieving images and their application. Classification of visual images. Software for forming and processing visual images. Mathematical foundation for describing and processing digital images. Intensity, items and perception techniques. Samples and quantization. Relations between pixels. Enhancing images in space. Histogram transformation and processing. Enhancement by logical operations. Spatial filters for image refinement. Image refinement in the frequency domain. Fourier transform. Frequency domain filters. Contrast enhancement in the frequency domain. Using transformations for image enhancement. Image reproduction. Noise models. Noise filtering. Filtering in the frequency domain. Inverse filtering. Color processing. Shape and color features. Color conversion, smoothing and contrasting. Segmentation of color. Models of lossless and lossy compression. Compression standards. Wavelets and Fourier functions. Morphological image processing. Key algorithms: skeleton, contours. 3-D images and their description. Segmentation of images. Analysis of segmentation methods: advantages and disadvantages. Decomposition of graphs. Boundaries, thresholds, expanding areas. Hierarchical decomposition. Indexing and searching. Class features extraction methods. Clustering features. Storing and searching in databases. Pattern recognition. Basic and advanced features. Criteria for comparison, similarity functions. Neural network structures: learning and searching. Space and geoinformation visualization systems. Noise filtering. Region extraction, comparison and search for changes. Classification of medical images. Fingerprints and facial features. Modern identification systems. Visualization techniques. Digital optical systems. Robotics, multimedia and computer vision application in robotics and automated manufacturing systems. Sample image processing systems (OpenCV, InfoSeek, etc). Computer vision problems.
Assessment methods and criteria: Current control: 45% (5 laboratory works 9% each) Exam: 55% (written part 50%, spoken part 5%) The defense is considered successful (and the students gets the maximum score if the work is not delayed) when the student demonstrates that the software they developed works properly in accordance with their individual task, the report is formed correctly, the student managed to apply changes to their software requested by the teacher and answered all the questions correctly. The mark for each laboratory work takes into account the interface, configuration parameters, algorithm operation, results properly documented, algorithm description in the report, program operation documented in the report, literature resources presented. Labs that are presented a week before the exam will be additionalyy checked for plagiarism.
Recommended books: 1. Капустій Б. О. Системи розпізнавання образів з малими базами даних / Б. О. Капустій, Б. П. Русин, В. А. Таянов. – Львів: Сполом, 2016.– 152 с. 2. Русин Б. П., Варецький Я. Ю. Біометрична аутентифікація та криптографічний захист. – Львів: Коло, 2017. – 287 с. 3. Капшій О. В. Вейвлет-перетворення у компресії та попередній обробці зображень / О. В. Капшій, О. І. Коваль, Б. П. Русин, – Львів: Сполом, 2018. – 208 с. 4. Воробель Р. А. Логарифмічна обробка зображень / Р. А. Воробель. – К.: Наукова думка, 2012. – 231 с. 5. Мельник Р. А. Каскадна декомпозиція множин великої розмірності при кластеризації ключів образів / Р. А. Мельник, Р. Б. Тушницький // Комп’ютерні науки та інформаційні технології.2008. № 604. – С. 249–254. 6. Мельник Р. Дослідження структури візуальних образів пакетом кластеризації / Р. Мельник, Ю. Роман // Комп’ютинг. – 2008. – Т. 7, вип. 1. – С. 13–22. 7. Мельник Р. А. Алгоритм триступеневої кластеризації для класифікації зображень за їх структурними властивостями / Р. А. Мельник, Р. Б. Тушницький // Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – 2008. – № 629. – С. 46–52. 8. Melnyk R. Image Structer Analysis by Three Stages Clustering Pattern / R. Melnyk, R. Tushnytskyy // Комп’ютинг. – 2009. – Т. 8, вип. 2. – С. 86–94. 9. Мельник Р. Пошук образів за розподіленими ознаками об’ємів інтенсивності / Р. Мельник, Ю. Каличак // Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка” “Комп’ютерні науки та інформаційні технології ”. – 2010. – № 686. – С. 264–271. 10. Мельник Р. А. Силуети кольору та яскравості зображень для їх класифікації та пошуку / Р. А. Мельник, Ю. І. Каличак // Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка” “Комп’ютерні науки та інформаційні технології”. – 2010. – № 672. – С. 273–280. 11. Melnyk R. Pattern Silhouette Features for Image Classification / R. Melnyk, Y. Kalychak // Proceedings of the VIth International Conference MEMSTECH’2010 “Perspective Technologies and Methods in MEMS Design”. – Polyana, 2010. – P. 172–174. 12. Мельник Р. А. Розподілені структурні властивості зображень на основі “рентгеноскопії” яскравості / Р. А. Мельник, Ю. І. Каличак // Обчислювальні методи і системи перетворення інформації: зб. пр. наук.-техн. конф. – Львів: ФМІ НАНУ. – 2010. – С. 179–182. 13. Melnyk R. Pattern Retrieval by Distributed Intensity Volume Features / R. Melnyk, Y. Kalychak // Proceedings of the Vth International Conference on Computer Science and Information Technologies (CSIT’2010). – Lviv, 2010. – P. 25–28. 14. Мельник Р. А. Пошук образів за силуетами яскравості зображень / Р. А. Мельник, Ю. І. Каличак // Відбір і обробка інформації. – 2010. – Вип. 32 (108). – С. 86–92. 15. Мельник Р. А. Програмування веб-застосувань (фронт-енд та бек-енд): навчальний посібник / Р. А. Мельник. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2018. – 248 c. ) 16. Melnyk Roman, Havrylko Yuriy. Software for face statistical features determination by distributed cumulative histogram // Захист інформації і безпека інформаційних систем : матеріали VIІ міжнародної науково-технічної конференції (Львів, 30–31 травня 2019 р.). – 2019. – C. 42–43. 0,09 ум.д.ар. [н.к. - Мельник Р.А.]. 17. Melnyk Roman, Kalychak Yurii, Tushnytskyy Ruslan. Absolute and relative classification of cloud regions by satellite image clustering // The experience of designing and application of CAD systems (CADSM) : proceedings of the 15th International conference (Polyana (Svalyava), Ukraine, February 26 – March 2, 2019). – 2019. – C. 8779333-1–8779333-5. 0,22 ум.д.ар. (Каличак Ю. І.) (SciVerse SCOPUS, Web of Science). 18. Melnyk Roman, Mamrak* Igor. Text recognizing in the video mode for the Android operating system // Захист інформації і безпека інформаційних систем : матеріали VIІ міжнародної науково-технічної конференції (Львів, 30–31 травня 2019 р.). – 2019. – C. 40–41. 0,09 ум.д.ар. [н.к. - Мельник Р.А.]. 19. Melnyk Roman, Tushnytskyy Ruslan. Compression and multilevel segmentation for face images by piecewise linear approximation // Інтелектуальні системи та інформаційні технології : праці міжнародної науково-практичної конференції, 19?24 серпня 2019 р., Одеса, Україна. – 2019. – C. 135–138. 0,18 ум.д.ар. . 20. Roman Melnyk, Ruslan Tushnytskyy, Yuriy Kalychak. Modification of SWIR Face Images for their Comparison by Distributed Cumulative Histogram Features // Комп’ютерні науки та інформаційні технології: матеріали XІV-ої Міжнародної науково-технічної конференції CSIT-2019 (Львів, 17-20 вересня 2019 р.). – 2019. – C. 169–174. 0,27 ум.д.ар. (Каличак Ю. І.) (SciVerse SCOPUS). 21. Melnyk R., Tushnytskyy R., Kvit R., Salo T. Preliminary data classification by multilevel segmentation of histograms for clustering of hypercubes // Технологічний аудит та резерви виробництва. – 2020. – Т. 6, № 4 (56). – С. 47–55. 0,4 ум.д.ар. . 22. R. A. Melnyk, Y. V. Havrylko, Y. V. Repa. PCB open, short and shift defects detection by logical comparison of mask images [Електронний ресурс] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2021. – Vol. 1016 : CAD in machinery design: implementation and educational issues (CADMD 2020) 26th -27th November 2020, Lviv. 23. Melnyk R., Havrylko Y., Hatsosh* D. Printed circuit boards short and open defects detection by thinning and flood-fill algorithms // The experience of designing and application of CAD systems (CADSM) : proceedings of the 16th International conference (Polyana (Svalyava), Ukraine, February 22–26, 2021). – 2021. – C. 1–5. 0,22 ум.д.ар. (Гаврилко Ю. В.) (SciVerse SCOPUS). 24. Melnyk R., Havrylko Y., Kvit R. Analysis of moving clouds direction and velocity by statistical features // Electronics and information technologies : proceedings of 2021 IEEE 12th International conference ELIT (Lviv, Ukraine, May 19 – 21, 2021). – 2021. – C. 301–304. 0,18 ум.д.ар. (Гаврилко Ю. В.) . 25. Melnyk R., Havrylko Y., Levus Y. Three types of PCB defects and image processing algorithms for their detection // Перспективні технології і методи проєктування МЕМС : матеріали XVII Міжнародної науково-технічної конференції MEMSTECH 2021(Поляна, Україна; 12-16 травня 2021 р.). – 2021. – C. 197–200.