ITF31719 Bildeanalyse (Vår 2026)

Fakta om emnet

Studiepoeng:
10
Ansvarlig fakultet:
Fakultet for informasjonsteknologi, ingeniørfag og økonomi
Studiested:
Halden
Emneansvarlig:
Sukalpa Chanda
Undervisningsspråk:
Norsk eller engelsk
Varighet:
½ år

Innholdsfortegnelse

Emnet er tilknyttet følgende studieprogram

Obligatorisk emne i bachelorstudiet i informatikk - design og utvikling av IT-systemer med fordypning i maskinlæring

Valgfritt emne for øvrige.

Anbefalte forkunnskaper

Grunnleggende kunnskaper i:

  • matematikk tilsvarende emnet Matematikk for IT / Diskret matematikk
  • matematikk tilsvarende emnet Matematikk 1 / Kalkulus
  • programmering tilsvarende emnet Objektorientert programmering / Programmering 2

Undervisningssemester

6. semester (vår).

Innhold

Representasjonsmetoder for digitale bilder, filtering, støyreduksjon, fremheving av detaljer, kantdeteksjon, bildetransformasjoner, behandling av former i et bilde, mønstergjenkjenning og klassifisering og programmering av metoder for bildebehandling. Grunnleggende om kunstige neurale nettverk, support vector machines og prinsipalkomponentanalyse og Deep Learning.

Studentens læringsutbytte ved bestått emne

KunnskapStudenten

  • forstår digitale bilder og deres egenskaper
  • kjenner til representasjonsmetoder for digitale bilder, inkludert bildekoding og kompresjon
  • forstår hvorledes bilder kan filtreres/prosesseres for å oppnå ønsket effekt
  • forstår prinsipper og metoder i enkel mønstergjenkjenning

FerdigheterStudenten kan

  • bruke standard filtre til å filtrere støy
  • bruke standard filtre til å fremheve detaljer i et bilde
  • bruke standard teknikker for å detektere kanter, hjørner og objekter i et bilde
  • skrive programmer for enkel billedbehandling og mønstergjenkjenning
  • få en datamaskin og/eller et datasystem til å gjenkjenne objekter i et bilde

Undervisnings- og læringsformer

Forelesninger, øvingsoppgaver og prosjektarbeid.

Dersom studenter fra internasjonale samarbeidspartnere deltar i undervisningen, vil den bli gjennomført på engelsk.

Arbeidsomfang

Ca 250 timer.

4 timer forelesning per uke. I tillegg kommer evt. kollokvier og prosjektarbeid.

Eksamen

Individuell mappeinnleveringStudenten skal levere 2 oppgaver og 1 prosjekt underveis i semesteret etter spesifikasjoner og frister gitt av emneansvarlig.Studenten gis en helhetlig, individuell karakter for mappen. I evalueringen vektes de to oppgavene til sammen 50 % og prosjektet 50 % av karakteren.Det benyttes karakterskala A-F.

Sensorordning

Intern eller ekstern sensur

Vilkår for ny/utsatt eksamen

Ved ny og utsatt eksamen må alle mappens elementer leveres på nytt.

Ny og utsatt eksamen gjennomføres samtidig med neste ordinære eksamen. Instituttledelsen kan likevel beslutte å arrangere utsatt eksamen i påfølgende semester for studenter med gyldig fravær ved ordinær eksamen.

Evaluering av emnet

Dette emnet evalueres på følgende måte:

  • Sluttsemesterevaluering (obligatorisk)

Den emneansvarlige lager en oppsummering på bakgrunn av studentenes tilbakemeldinger og sine egne erfaringer med emnet. Oppsummeringen behandles av Programutvalget ved institutt for for informasjonsteknologi og kommunikasjon.

Litteratur

Litteraturlisten for vår 2026 vil bli publisert i Leganto før semesterstart.

Sist hentet fra FS (Felles studentsystem) 15. okt. 2026 05:01:31