Hodnocení

Předmět je ukončen klasifikovaným zápočtem. V předmětu se střídá několik přednášejícíh/cvičících. Na každém cvičení dostanete zadaný úkol, za který můžete dostat až 10 bodů (celkem je 10 cvičení, tj. 100 bodů). O jednotlivých zadáních budete informování jednotlivými přednašejícími.

Cvičení 1

Jak jste již mohli lehce zaznamenat v přednášce, analogové TV vysílání nejprve započalo vysíláním černobílého, přesněji šedotónovéh obrazu. Každý program byl vysílán v samostatném kanále o šířce 8 MHz. Ukázku takového kanálu můžete vidět na následujícím obrázku (zdroj: Wikipedia):

Na tomto obrázku můžete vidět, že většina spektra je přidělena jasové složce. Na konci spektra je pak menčší část, která je přidělena barevným složkám. Můžete vidět, že barevná složka je zastoupena podstatně méně, což odpovída i větší citlivosti oka na jas nežli na barvu. Pro přenos barevného TV vysílání, při zachování zpětné kompatibility tedy ``stačilo'' přidat barovnou složku na konec vysálaného spektra.

Vašim úkolem je naimplementovat jednoduchý konvertor obrazu, kde na vstupu je RGB obraz, ten převést do YUV reprerentace a tyto opět převést do RGB obrazu, což je postup podobný tomu, co se dělo v analogovém TV vysílání. Konverze realizujte pomocí maticových operací, které jsou popsány např. zde.

Pro implementaci a zobrazení výsledku můžete využít např. knihovnu OpenCV. Pro začátek lze použít šablony projektů (VS Code pro Linux, VS 2017 pro Windows) z předmětů DZO nebo ANO I.

Cvičení 2

Naprogramujte demosaicing šedotónového obrazu z kamery, který je podroben pouze Bayerovu filtru. Filtr měl následující vzor:

R G R G R
G B G B G
R G R G R
G B G B G
R G R G R
Každou barvu na příslušném pixelu pak vytvoříme tak, že budeme interpretovat chybějící barvu jako interpolaci příslušné barvy z okolí. Pokud tedy máme pixel, ve kterém je B kanál, pak G kanál je součet sousedních G kanálů dělený počtem (to z důvodu okrajů obrazu). V obraze to tedy bude 4 na okrajích 3 nebo v rozích 2.

Bayer obrázek jako vstup pro algoritmus demosaicingu.

Ukázka správného výstupu:

Cvičení 3

Vytvořte HDR obrázek pomocí techniki tzv. bracketingu [PDF] nebo v HTML. Vstupní sekvence.

Cvičení 4

Pomocí tutoriálu na kalibraci kamery si zkuste zkalibrovat dvě sady kalibračních fotografií. Očekávaným výsledkem jsou vypočítané vnitřní parametry kamery (camera matrix), pomocí které je možno zpětně narovnat kalibrační fotografie (toto budu chtít vidět).