Tantárgy neve: Multimédia rendszerek |
Tantárgy Neptun kódja: Nappali: GEVAU242-B Tárgyfelelős intézet: AUT - Automatizálási és Infokommunikációs Intézet |
Tantárgyelem: S | |
Tárgyfelelős: Dr. Varga Attila Károly - egyetemi docens | |
Közreműködő oktató(k): Dr. Varga Attila Károly | |
Javasolt félév: 5 | Előfeltétel:- |
Óraszám/hét: Előadás (nappali): 2 Gyakorlat (nappali): 2 Előadás (levelező): 8 Gyakorlat (levelező): 4 | Számonkérés módja: kollokvium |
Kreditpont: 5 | Munkarend: Nappali+Levelező |
Tantárgy feladata és célja: A számítógépes hang-, kép- és videófeldolgozás és -szerkesztés alapjainak megismerése. Tudás: Ismeri az informatikai rendszerek hardver és szoftver elemeinek működését, megvalósításuk technológiáját, működtetéséből származó feladatok megoldásának mikéntjét, valamint informatikai és egyéb műszaki rendszerek összekapcsolásának lehetőségeit. Képesség: Képes a megszerzett alapismeretekre építve egy-egy műszaki informatikai területen mélyebb ismeretek önálló megszerzésére, a szakirodalom feldolgozására, majd a területhez kapcsolódó informatikai problémák megoldására. Attitűd: Törekszik a hatékony és minőségi munkavégzésre. Autonomia és felelősség: A szakismeretek birtokában biztonságtudatos hozzáállású, szem előtt tartja a potenciális veszélyeket és támadási lehetőségeket, és felkészül azok kivédésére. | |
Tárgy tematikus leírása: Az emberi látás jellemzői. Színelmélet, színrendszerek RGB, CMY, YUV, HSB. Képjavítás a képsíkban. A hisztogram fogalma, hisztogram transzformációk: széthúzás, kiegyenlítés. Konvolúció, zajszűrés, élkiemelés. Laplace, Roberts, Prewitt, Sobel operátorok. Medián szűrés. A síkfrekvencia értelmezése, kétdimenziós Fourier transzformáció, képjavítás a síkfrekvencia tartományban. Egy- és kétdimenziós diszkrét koszinusz transzformáció. Alakzatfelismerés. Veszteséges és veszteségmentes képtömörítés, JPEG. Hangtömörítés, MPLayer I. II. III. A mozgókép tömörítése, MPEG. Hang és mozgóképszerkesztés, multimédiás alkalmazás készítésének alapjai. | |
Félévközi számonkérés módja és az aláírás megszerzésének feltétele (Nappali): Aláírás feltétele: 2 db félévközi beadandó feladat megfeleő szintű elkészítése, bemutatása és jegyzőkönyv leadása. Mindkét feladat értékelés: megfelelt / nem megfelelt / nem teljesített minősítéssel történik. Az aláírás megszerzésének feltétele mindkét feladat esetén a megfelelt minősítés. Nem megfelelt minősítés esetén az aláírás pótolható (a nem megfelelttel minősített feladat pótlandó). Nem teljesített minősítés esetén a féléves kötelezettségnek nem tett eleget a hallgató (azaz egyik feladatot sem teljesítette), emiatt az aláírás nem pótolható, megtagadásra kerül. | |
Félévközi számonkérés módja és az aláírás megszerzésének feltétele (Levelező): Aláírás feltétele: 2 db félévközi beadandó feladat megfeleő szintű elkészítése, bemutatása és jegyzőkönyv leadása. Mindkét feladat értékelés: megfelelt / nem megfelelt / nem teljesített minősítéssel történik. Az aláírás megszerzésének feltétele mindkét feladat esetén a megfelelt minősítés. Nem megfelelt minősítés esetén az aláírás pótolható (a nem megfelelttel minősített feladat pótlandó). Nem teljesített minősítés esetén a féléves kötelezettségnek nem tett eleget a hallgató (azaz egyik feladatot sem teljesítette), emiatt az aláírás nem pótolható, megtagadásra kerül. | |
Gyakorlati jegy / kollokvium teljesítésének módja, értékelése (Nappali): A tárgy lezárásának módja kollokvium (írásbeli vizsga). Ponthatárok az értékeléshez: 0-59% elégtelen, 60-69% elégséges, 70-79% közepes, 80-89% jó, 90-100% jeles. | |
Gyakorlati jegy / kollokvium teljesítésének módja, értékelése (Levelező): A tárgy lezárásának módja kollokvium (írásbeli vizsga). Ponthatárok az értékeléshez: 0-59% elégtelen, 60-69% elégséges, 70-79% közepes, 80-89% jó, 90-100% jeles. | |
Kötelező irodalom: 1.Czap L.: Képfeldolgozás.: Miskolci Egyetem, elektronikus jegyzet (http://gepesz.uni-miskolc.hu/hefop) 2.Free online course on Digital Image processing (https://www.openeducationeuropa.eu/en/mooc/digital-image-processing) | |
Ajánlott irodalom: 1.Ze-Nian Li: Fundamentals of Multimedia, Prentice Hall, 2003. 2.Gonzalez, Woods: Digital Image Processing, Prentice Hall 3. Székely Vladimír: Képfeldolgozás. Műegyetemi Kiadó, 2003. 4.E.R. Davies: Machine Vision; Elsevier, 2005. 5.Wesley, Hairong: Fundamentals of Computer Vision, 2017. |