Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung First Principles of Computer Vision

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80 Bewertungen

Shree Nayar

7.287 bereits angemeldet

von

Spezialisierung First Principles of Computer VisionColumbia University

Über diesen Kurs

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This course covers the fundamentals of imaging – the creation of an image that is ready for consumption or processing by a human or a machine. Imaging has a long history, spanning several centuries. But the advances made in the last three decades have revolutionized the camera and dramatically improved the robustness and accuracy of computer vision systems. We describe the fundamentals of imaging, as well as recent innovations in imaging that have had a profound impact on computer vision.
This course starts with examining how an image is formed using a lens camera. We explore the optical characteristics of a camera such as its magnification, F-number, depth of field and field of view. Next, we describe how solid-state image sensors (CCD and CMOS) record images, and the key properties of an image sensor such as its resolution, noise characteristics and dynamic range. We describe how image sensors can be used to sense color as well as capture images with high dynamic range. In certain structured environments, an image can be thresholded to produce a binary image from which various geometric properties of objects can be computed and used for recognizing and locating objects. Finally, we present the fundamentals of image processing – the development of computational tools to process a captured image to make it cleaner (denoising, deblurring, etc.) and easier for computer vision systems to analyze (linear and non-linear image filtering methods).

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Spezialisierung First Principles of Computer Vision

Stufe „Anfänger“

Students should know the fundamentals of linear algebra and calculus. The knowledge of any programming language is beneficial, though not required.

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Learn how a camera works and how an image is formed using a lens
Understand how an image sensor works and its key characteristics
Design cameras that capture high dynamic range and wide angle images
Learn to create binary images and use them to build a simple object recognition system

Kompetenzen, die Sie erwerben

Fourier Transform
High-Dynamic-Range (HDR) Imaging
Image Formation
Convolution and Deconvolution
Working Principles of a Camera

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Dozent

Dozentenbewertung

4,79/5 (25 Bewertungen)

Shree Nayar

T. C. Chang Professor

Computer Science

9.177 Lernende

5 Kurse

von

Columbia University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Getting Started: Camera and Imaging

2 Stunden zum Abschließen

8 Lektüren

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Image Formation

3 Stunden zum Abschließen

1 Lektüre

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Image Sensing

3 Stunden zum Abschließen

2 Lektüren

2 Lektüren

Week 3 Lecture Handout10m3.4 Video Correction10m

7 praktische Übungen

3.1 Overview of Image Sensing Self-check Quiz 5m3.2 A Brief History of Imaging Self-check Quiz 5m3.3 Types of Image Sensors Self-check Quiz 10m3.4 Resolution, Noise and Dynamic Range Self-check Quiz 15m3.5 Sensing Color Self-check Quiz 10m3.6 Camera Response and HDR Imaging Self-check Quiz 10mWeek 3 Image Sensing 30m

Woche4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Binary Images

2 Stunden zum Abschließen

1 Lektüre

Bewertungen

4.7

23 Bewertungen

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78,75 %
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Top-Bewertungen von CAMERA AND IMAGING

von WW11. Feb. 2023

The best course on Coursera in terms of clarity, pace, quality of materials.

Thank you!

von HS27. Mai 2022

This was a great introduction to image processing. I learned a lot that's applicable to my current job. I expect the follow on courses to improve that learning!

von GS1. Nov. 2021

Good introduction to camera and imaging topics - great first course for the First Principles of Computer Vision Specialization program.

von SW1. Jan. 2023

An awesome course that covers all the important image and processing fundamentals.

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Über den Spezialisierung First Principles of Computer Vision

This specialization presents the first comprehensive treatment of the foundations of computer vision. It focuses on the mathematical and physical underpinnings of vision and has been designed for learners, practitioners and researchers who have little or no knowledge of computer vision. The program includes a series of 5 courses. Any learner who completes this specialization has the potential to build a successful career in computer vision, a thriving field that is expected to increase in importance in the coming decades.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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