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. Rijetka rješenja linearnih sustava
2. Rijetki modeli
3. Mjerne matrice
4. Rekonstrukcija rijetkog signala
5. Svojstvo ograničene izometrije
6. Koherentnost
7. Stabilnost i robustnost rekonstrukcije
8. Algoritmi za rekonstrukciju signala
9. Slučajne matrice i svojstvo ograničene izometrije
10. Rekonstrukcija matrica malog ranga
11. Primjene u obradi slika

1. Sparse modeling, I. Rish, G. Ya. Grabarnik, CRC, 2015.
2. A mathematical introduction to compressive sensing, S. Foucart, H. Rauhut, Birkhäuser, 2013.
3. Compressed sensing: Theory and applications, Y. C. Eldar, G. Kutyiniok (ur.), Cambridge University Press, 2012.
4. Compressive Imaging, B. Adcock, A. C. Hansen, Cambridge University Press, 2021.

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