1. komponenta

Vrsta nastave	Ukupno
Predavanja	45

* Opterećenje je izraženo u školskim satima (1 školski sat = 45 minuta)

CILJ KOLEGIJA:
Cilj predmeta je upoznavanje studenata s osnovnim metodama rijetke obrade signala, od rijetkog uzorkovanja do sažimajućeg očitavanja te pripadnim numeričkim algoritmima, s naglaskom na primjene u obradi slika.

NASTAVNI SADRŽAJI:
1. Uvod i motivacija; slike kao matematički objekti
2. Filtri
3. Računalna tomografija; usnimavanje valnih polja
4. Diskretna Fourierova transformacija
5. Diskretna valićka transformacija
6. Usnimavanje magnetskom rezonancijom
7. Sažimajuće očitavanje: analitički i probabilistički aspekti
8. Algoritmi za sažimajuće očitavanje
9. Primjena sažimajućeg očitavanja: obrada biomedicinskih signala
10. Primjena sažimajućeg očitavanja: rekonstrukcija slika

1. Compressive Imaging, B. Adcock, A. C. Hansen, Cambridge University Press, 2021.
2. The mathematics of Signal Processing, S. B. Damelin, W. Miller, Jr, Cambridge University Press, 2012.
3. Sparse modeling, Rish, G. Ya. Grabarnik, CRC, 2015.
4. A mathematical introduction to compressive sensing, S. Foucart, H. Rauhut, Birkhäuser, 2013.

Izborni modul Obrada signala i strojni vid - Redovni Studij - Primijenjena matematika

Izborni modul Obrada signala i strojni vid - Redovni Studij - Primijenjena matematika

Izborni modul Obrada signala i strojni vid - Redovni Studij - Primijenjena matematika

Izborni modul Obrada signala i strojni vid - Redovni Studij - Primijenjena matematika