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ADMISSION ENQUIRY - 2024
Image Processing
GANPAT UNIVERSITY |
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FACULTY OF ENGINEERING & TECHNOLOGY |
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Programme |
Bachelor of Technology |
Branch/Spec. |
Computer Science & Engineering (CBA/BDA/CS) |
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Semester |
VI |
Version |
1.1.0.1 |
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Effective from Academic Year |
2021-22 |
Effective for the batch Admitted in |
June 2019 |
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Subject code |
2CSE60E20 |
Subject Name |
Image Processing |
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Teaching scheme |
Examination scheme (Marks) |
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(Per week) |
Lecture (DT) |
Practical (Lab.) |
Total |
CE |
SEE |
Total |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
L |
TU |
P |
TW |
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Credit |
2 |
0 |
1 |
0 |
3 |
Theory |
40 |
60 |
100 |
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Hours |
2 |
0 |
2 |
0 |
4 |
Practical |
30 |
20 |
50 |
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Pre-requisites: |
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Engineering Mathematics, Algorithms |
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Objectives of the Course: |
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Theory Syllabus |
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Unit |
Content |
Hrs |
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1. |
Introduction and Digital Image Fundamentals: Digital Image Fundamentals, Human visual system, Image as a 2D data, Image representation – Gray scale and Color images, image sampling and quantization |
3 |
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2. |
Image enhancement in Spatial domain: Basic gray level Transformations, Histogram Processing Techniques, Histogram equalization, Histogram Matching, Spatial Filtering, Low pass filtering, High pass filtering, Mexican Hat Transformation, |
5 |
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3. |
Filtering in the Frequency Domain: Introduction to the Fourier transform and frequency domain concepts, Extension to functions of two variables, low pass filter, high pass filter, Laplace transformation, Image Smoothing, Image Sharpening, Homo-morphic filtering |
5 |
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4. |
Image Restoration and Reconstruction: Various noise models, image restoration using spatial domain filtering, image restoration using frequency domain filtering, Estimating the degradation function, Inverse filtering. |
5 |
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5. |
Colour Image Processing: Colour Fundamentals, Colour Models, Pseudo colour image processing |
4 |
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6. |
Image Compression: Fundamentals of redundancies, Basic Compression Methods: Huffman coding, Arithmetic coding, Error free compression, Lossy compression. LZW coding, JPEG Compression standard |
4 |
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7. |
Morphological Image Processing: Erosion, dilation, opening, closing, Basic Morphological Algorithms: hole filling, connected components, thinning, skeletons |
4 |
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Self-Learning |
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Fundamentals of redundancies, Basic Compression Methods: Huffman coding, Arithmetic coding, Error free compression, Lossy compression. LZW coding, JPEG Compression standard |
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Practical Contents |
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Text Books |
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1. |
Digital Image Processing, 3rd Edition, by Rafael C Gonzalez and Richard E Woods. Publisher: Pearson Education |
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Reference Books |
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1 |
Milan Sonka, Vaclav Hlavav, Roger Boyle, ―Image Processing, Analysis and Machine Vision‖, 2nd ed., Thomson Learning, 2001 |
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2 |
Pratt W.K, ―Digital Image Processing‖, 3rd ed., John Wiley & Sons, 2007 |
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3 |
Digital Image Processing Using Matlab, Rafel C. Gonzalez and Richard E. Woods, Pearson |
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4 |
Fundamentals of Digital Image Processing by Anil K Jain, PHI |
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Course Outcomes: |
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Cos |
Description |
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CO1 |
Understand image formation and the role human visual system plays in perception of gray and colour image data. |
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CO2 |
Describe various applications of image processing in various sectors like medical, defence, etc. |
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CO3 |
Learn the signal processing algorithms and techniques in image enhancement and image restoration. |
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CO4 |
Apply various image processing techniques to solve real world problems. |
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Mapping of CO and PO:
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