Vizuális technológiák oktatási tapasztalatai

Vizuális technológiák oktatási tapasztalatai Busznyák János - Berke József [email protected], [email protected] Pannon Egyetem, Georgikon Mezőgazdaságtudományi Kar, Gazdaságmódszertani Tanszék, Informatika Csoport Keszthely, Deák Ferenc út 57. Absztrakt: Napjaink leggyorsabban fejlődő informatikai alkalmazásai szorosan kapcsolódnak a képi információk feldolgozásához. A hardverelemek folyamatos fejlődése egyre inkább utat nyit, sőt a felhasználói igények mellett kényszerítő erőként hat a korábban éppen erőforrás igényessége miatt korlátok közé szorított terület robbanásszerű bővüléséhez. A digitális képfeldolgozás és a kapcsolódó vizuális információkhoz köthető informatikai jellegű tárgyak oktatása jelentős múlttal rendelkezik a Pannon Egyetem, Georgikon Mezőgazdaságtudományi Karán. Ezen ismeretanyagok oktatásának eddigi eredményeit és a mai állapotot leíró pillanatfelvételt szeretnénk anyagunkban bemutatni. Bevezetés Fontos kérdésként vethető fel, hogy az egyetemi oktatásban résztvevők mennyire tájékozottak a kapcsolódó tudományterületeken, milyen széleskörűen épül be az általános alapozó- és szakirányú informatika-oktatásba a vizuális informatika. A felsőoktatás fejlesztései során egyre fontosabb szerephez jutnak a különböző eszközrendszert használó tudásbázisok. Az önálló tanulást segítő szerverszolgáltatások és az azokat elérni képes, immár nemcsak helyhez kötött és egyre inkább terjedő mobil felhasználói eszközrendszer folyamatosan új lehetőségeket teremt a képzés számára. Ennek ellenére az oktatás technikai, technológiai és módszertani megújítása bizonyos esetekben csak nagy nehézségek árán valósítható meg. Tanszékünkön évek óta készítünk ezzel kapcsolatban felméréseket, vizsgálatokat, melyeknek eredményeit figyelembe véve eredményesebben dolgozhatjuk ki oktatási stratégiánkat. Képfeldolgozás és kapcsolódó tudományterületeinek oktatástörténete a karon A Georgikon Karon a „digitális képfeldolgozás” témakör, mint önálló tantárgy, talán az elsők között jelent meg a hazai felsőoktatási intézmények között a 90-es évek elején [8], [9], [10]. Köszönhető mindez a 80-es évek végén kialakult távérzékeléssel és mezőgazdasági kísérletek értékelésével foglalkozó képfeldolgozási labornak, a kutatási eredmények oktatásban történő közvetlen alkalmazásának valamint az elszánt oktatói gárdának. Kezdetben a képfeldolgozási és távérzékelési témakörök nem önálló tantárgyként, hanem az informatika részeként jelent meg. Később (1994 után) kötelező vagy felvehető önálló tantárgyként [11], [12], [13]. 1998-tól önálló tantárgyként vezettük be a számítógépes grafika és prezentáció témakörét. Jelenleg szinte minden képzési szinten (FSZ, BSc, MSc, PhD) és minden formában (kötelező vagy választható) jelen van mindkét témakör (képfeldolgozás és prezentáció). 1996-tól interaktív tananyag (tankönyv+CD+honlap) is segíti a témakör elsajátítását [14], [15],.

236

Busznyák János és társa

Jelenleg oktatott tantárgyak (oktatási szint megnevezése) Digitális képfeldolgozás Távérzékeléssel nyert információk feldolgozása Vizuális adatfeldolgozás kísérletek értékelésében Hiperspektrális adatok feldolgozása és alkalmazása a gyakorlatban Távérzékelés Szorosan kapcsolódó tárgyak: Térinformatika alkalmazásai Térinformatika Geoinformációs rendszerek Növényvédelmi informatika Tágabb értelemben kapcsolódó tárgyak: Mobilkommunikáció Alkalmazott informatika

(BSc, MSc) (PhD) (PhD) (PhD) (BSc, MSc) (BSc, MSc) (BSc, MSc) (BSc) (MSc) (BSc, MSc) (MSc)

Mindezen tárgyak megtartása mellett tervezzük továbbiakkal bővíteni tanszékünk oktatási kínálatát [1], [2]. A tanszék kutatási területeihez kapcsolódó, illetve az itt koordinált TDK, diplomadolgozat, PHD témák mellett igyekeznünk kell a hallgatói igényekhez is alkalmazkodni. Ennek értelmében a 3D modellezés valamint a multimédia kínálkozik az egyik oldalról. Hallgatói igényként pedig a felmérés alapján weblapszerkesztés mellett a multimédia, CAD témák iránt mértünk nagy érdeklődést. Érdekes módon a 3D modellezést és kiadványszerkesztést kisebb arányban jelölték meg a hallgatók. Ezt az eredményt érdemes azonban óvatosan kezelni, mert az előzetes ismeretek hiánya is befolyásolhatja, ami sajnos minden erőfeszítésünk ellenére a hallgatók egy részére jellemző. Régebbi felméréseinkből arra a következtetésre jutottunk, hogy az előzetesen felmért és az utólagosan hasznosnak ítélt tárgyak jelentősen eltérhetnek [3]. Jellemző, hogy az elhelyezkedés, a megszerzett tudás gyakorlati alkalmazhatósága iránti igény az utolsó évben növekszik meg erőteljesen. Természetesen figyelemmel kell lennünk a kérdésben szereplő tárgyak közti átfedésekre is (3D modellezés, CAD, térinformatika vagy multimédia, animáció…). A felmérésben szereplő és pillanatnyilag is önálló tárgyként oktatott témakörök (térinformatika, távérzékelés, digitális képfeldolgozás) közül messze a képfeldolgozás iránt nyilvánul meg a legnagyobb érdeklődés. Mit tanulna szívesen?

Kiadványszerkesztés, 15%

Térinformatika, 8% 3D modellezés, 19%

CAD, 24%

Animációszerkesztés, 22%

Digitális képfeldolgozás, 51%

Távérzékelés, 8% Weblapszerkesztés, 51% M ultimédia szerkesztés, 29%

Mit tanulna szívesen? Digitális képfeldolgozás Weblapszerkesztés Multimédia szerkesztés CAD (számítógéppel támogatott tervezés) Flash, animációszerkesztés Kiadványszerkesztés Távérzékelés

51.39% 51.39% 29.17% 23.61% 22.22% 15.28% 8.33%

1. ábra „Mit tanulna szívesen?” kérdőívek feldolgozott adatai

237

Vizuális technológiák oktatási tapasztalatai Mobil eszközre is épített oktatási struktúra kialakítása Tanszékünkön évek óta működtetünk az oktatás segítésére különféle tudásbázis szolgáltatásokat. Ezek közül egyik főiránnyá a vizuális információk szolgáltatása (médiaszerverek, térképszerver) vált [4]. A hardver és különösen a hálózati hozzáférés fejlődése és a különböző platformokon rendelkezésre álló komplex szolgáltató-rendszerek egyre inkább kiterjesztik a streaming szolgáltatások szolgáltatóinak és felhasználóinak a körét [5]. Georgikon mobil média (Windows Media Streaming): http://www.georgikon.hu/digkep/mamika/media.htm Georgikon térképszerver: http://map.georgikon.hu Mindezen szolgáltatások mobil eszközzel történő elérhetővé tételére már 2003-2004 folyamán tettünk kísérleteket a „Multimédia alapú, multifunkcionális informatikai, oktatási és kutatási anyagok fejlesztése”- ITEM-28/2002 - pályázat keretében. A projekt során kifejlesztett tananyagokhoz történő hozzáférés azonosítást követően történik. A szerver a kliens eszköz paramétereinek megfelelően valós időben generálja a kódot. A tananyagok mobil eszközön és „desktop” (“asztali”) felbontáson történő tesztelése és az oktatásba illesztése során rengeteg problémával találkoztunk. Az alapismereti rész hiánya a tananyagban akadályozta az önálló tanulásban való alkalmazhatóságot, amelyet egyébként a multifunkcionális megoldás (elérhetőség asztali- és mobil eszközökkel) mellett legnagyobb erényeként értékeltek, így bővítenünk kellett multimédia elemekkel, definíciótárakkal, keresést segítő eszközökkel [6]. Az előzőekben említett technológia használati értékét jelentősen rontja, hogy Magyarországon rendkívül drága az (mobil)internet hozzáférés, aminek következtében a széles körű oktatási alkalmazás nehézkes. Megoldásként új lehetőségként vetődik fel a nagy kapacitású MP4 eszközök gyors elterjedésének kihasználása (mobil eszközökön off-line használható tananyagok), a nagy mérete és ára miatt nem ilyen széles körben használatos laptopok mellett. Másik lehetőségként vehetjük számításba az Apple cég által rendkívül eredményesen alkalmazott iPod eszközökkel elérhető “broadcasting” (podcasting) technológiát [7]. Felmérés a mobil internet, MP4 eszközök és podcasting alkalmazására az oktatásban A felmérést 72 egyetemi hallgató töltötte ki 2006 decemberében, évfolyam és nem szerint kiegyensúlyozottan. 12 fő környezetmérnök szakos harmadéves 32 fő növényorvos szakos ötödéves 13 fő idegennyelvi levelező felsőfokú szakképzésben résztvevő elsőéves 15 fő természetvédelmi mérnök szakos elsőéves A felmérést papíron kb. tíz perc alatt töltötték ki anonim módon, irányító bevezetés nélkül.

238

Busznyák János és társa Rendelkezik-e videó lejátszására alkalmas mobil eszközzel? Mobiltelefon MP4 iPod

56.94% 5.56% 0.00%

Tervezi-e ilyen eszköz vásárlását? Használta-e már az eszközt tanulásra (ismeretszerzésre)?

18.06% 30.56%

Rendelkezik-e mobiltelefonnal? Használ–e mobil internetet? Ha nem, mi az oka? Drága Nincs rá szüksége

100.00% 13.89% 41.67% 50.00%

A kérdőív első részében elsősorban technikai jellegű kérdéseket tettünk fel. Az összes hallgató rendelkezik mobiltelefonnal (ez így volt már 2002-ben is), és ezek közül több mint a fele videó lejátszására is alkalmas. Jelenleg egyikük sem rendelkezik iPod eszközzel, és egyéb MP4 lejátszóval is csak kb. minden 20-dik a kérdőívet kitöltöttek közül, de kb. 18% tervezi ilyen eszközök beszerzését. A mobil internet használat aránya viszonylag alacsony, kb. 14%, amit 42% ban a magas árral indokolnak. A hallgatók fele nem érez olyan késztetést, hogy haszonnal alkalmazhatná, ami mutatja a szolgáltatói oldal gyengeségét [7]. A podcasting, mobiltelefon és egyéb MP4 szolgáltatások, eszközök kis méretű kijelzőjükkel alkalmasak-e az oktatás segítésére?

33.33%

Mit használna szívesen a tanulás segítésére? Olyan MP4 videóanyagok, melyet nem lehet letölteni csak online (interneten) nézhető (hallgatható) Olyan MP4 videóanyagok, melyet le lehet tölteni és offline is használható

26.39% 77.78%

Milyen multimédia anyagot használna szívesen a tanuláshoz? Oktatója által összeállított/tartott előadás, gyakorlat, multimédiás anyag. Általános mindenki által használható nem az oktatója által összeállított/tartott előadás, gyakorlat, multimédiás anyag.

97.22% 56.94%

A hallgatók az off-line is használható anyagokat háromszor inkább választanák, és bár több mint 50%-ban bármilyen tananyagot használnának, majdnem kétszer annyian vannak, akik az oktató által összeállítottat választanák. Érdekes, hogy azoknak az aránya, akik használták már az eszközt tanulásra, ismeretszerzésre (31%), majdnem egybeesik azzal a 33%-kal, aki alkalmasnak tartja a mobil eszközöket ismeretszerzésre. Azonban ez nem jelen korrelációt, sőt 9%-kal kevesebben (36% illetve 27%) jelölték meg ezt a tapasztalatokkal rendelkezők közül.

239

Vizuális technológiák oktatási tapasztalatai

Hallgatók száma (%)

Rendelkezik-e olyan holtidővel (autóbuszon...) amit tanulásra fordít? 60

51%

50 40 30

19%

20 10

2%

0 Napi több mint 1 óra

Heti több mint 1 óra

Heti kevesebb mint 1 óra

Időtartam 2. ábra Rendelkezik-e olyan holtidővel (autóbuszon, vonaton, autóvezetés közben, várakozás közben…), amit tanulásra fordít? Napi több mint 1 óra Heti több mint 1 óra

26.39% 70.83%

Használná- e a tanuláshoz olyan, oktatója által összeállított/tartott előadás, gyakorlat, multimédiás anyagot, melyet ingyenesen letölthet az egyetem hálózatából mobil videólejátszójára és offline használhatja?

62.50%

Utolsó kérdéscsoportunk jelzi, hogy az időbeli lehetőség és a készség is megvan többféle eszközzel hozzáférhető, kurzushoz illesztett, off-line is elérhető tananyagok használatára. Mindezek alapján reményeink szerint sikerül bemutatni, hogy jól használható „mobil” tananyagok iránt igény van, de az áttörés még várat magára. Reményeink szerint jelenleg fejlesztés alatt álló új broadcasting (podcasting) és MP4 rendszereink közelebb vihetnek a tömeges felhasználáshoz. Irodalomjegyzék [1] BUSZNYÁK, J.-CSÁK, M.-HEGEDŰS, G.-NAGY, S.-KOVÁCS, E.-BERKE, J.: Az informatika-oktatás helyzete a Veszprémi Egyetem Georgikon Mezőgazdaságtudományi Karán. Informatika a felsőoktatásban konferencia. Debrecen, ISBN 963 472 691 7. [2] BUSZNYÁK, J.: A Georgikon Térképszerver szolgáltatásai a Balaton vízgyűjtőjére. Napjaink környezeti problémái- globálistól lokálisig konferencia kiadványa, Keszthely, 2006 ISBN-10: 963-9639-14-1, ISBN-13: 978-963-9639-14-0. [3] BUSZNYÁK J.-CSÁK M.-HEGEDŰS G.-NAGY S.-SZOLCSÁNYI É.-BERKE J.(2003): Information Technology Instruction and Mobile Information Systems at the University of Veszprém Georgikon Faculty of Agriculture. IX. European Conference Information Systems in Agriculture and Forestry., Sec, 95-96. ISBN 80 239 0270 9.

240

Busznyák János és társa [4] BOYLE, T.: Towards a Theoretical Base for Educational Multimedia Design. Journal of Interactive Multimedia in Education, ISSN:1365-893X. [5] BUSZNYÁK, J. (2004): Mobil eszközzel is elérhető térinformatikai és egyéb adatbázisok fejlesztése, II. Alkalmazott Informatika Konferencia, Kaposvár, 61-75. ISSN 1418-1789. [6] BUSZNYÁK, J. (2004): Multifunkcionális, multimédia elemeket tartalmazó mobil elérésű távoktatási tananyag összeállítása és tesztelése, X. Multimédia az Oktatásban Konferencia, Szeged, 35-42. old. ISBN 963 7179 88 7. [7] ASHRAF, B.: Podcast in Higher Education : Case Study, Apple EBC London. [8] BERKE, J. - KÁRPÁTI, L. - GYŐRFFY, K. - FISCHL, G. (1995): Applied Image Processing as a Subject of Scientific Instruction for Hungarian and Foreign Students, A2Science and Technology in the Alpine-Adriatic Region, 6:10-11. [9] HEGEDŰS, GY. CS. (1995): Képfeldolgozási célú oktató-fejlesztő rendszer, Multimédia alkalmazása az oktatásban, Keszthely, 64-69. [10] SZABÓ, J.- HEGEDŰS, GY. CS. - KELEMEN, D. - BODROGI, H. - BERKE, J. (1996): „TANKÉP” Számítógépes oktató, gyakorló és vizsgarendszer a képfeldolgozás tanításához. Informatika a felsőoktatásban ‘96-Networkshop’96 Konferencia kiadvány. Debreceni Universitas, 682-688. [11] BERKE, J. (1999): Vizuális informatikai tantárgyak oktatási tapasztalatai. GEORGIKON-MÉDIA ’99 konferencia, Keszthely, 1999. Május 27-28., Computer Panoráma 10:99/7. [12] BERKE, J. – KUDEC, L. (2000): Interaktív vizuális informatikai oktatási médiumok fejlesztése, SZÁMALK MÉDIA 2000, multimédia konferencia, Budapest, 2000. Május 25-27., Computer Panoráma 11:2000/7. [13] BERKE, J. – HEGEDŰS, K. - PAPP, ZS. - VARGA, S. (2001): Képfeldolgozás oktatása az agrármérnök képzésben /oktatói és hallgatói vélemények/. Média - Informatika - Kommunikáció, Veszprém, 2001. szeptember 13-15. [14] Digitális képfeldolgozás és alkalmazásai honlap: www.georgikon.hu/digkep.htm . [15] BERKE, J. - KELEMEN, D. - SZABÓ, J. (1996-2004): Digitális képfeldolgozás és alkalmazásai. Georgikon – Kvark, Keszthely - Pictron Kft., Budapest, ISBN 963 9096 911.

241

KÉPAF 2007

6th Conference of Hungarian Association for Image Processing and Pattern Recognition

January 25-27, 2007 Debrecen, Hungary

Editors: Attila Fazekas András Hajdu

6th Conference of Hungarian Association for Image Processing and Pattern Recognition

January 25-27, 2007 Debrecen, Hungary

Editors: Attila Fazekas András Hajdu

A konferencia a Neumann János Számítógéptudományi Társaság Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társaságának hivatalos rendezvénye.

A Társaság vezetősége: Czúni László (elnök), Berke József, Fazekas Attila, Gácsi Zoltán, Kuba Attila, Nagy Tamás, Szepesvári Csaba

Szervezőbizottság: Fazekas Attila, Hajdu András, Sajó Levente

Programbizottság: Berke József, Chetverikov Dmitry, Czúni László, Fazekas Attila, Gácsi Zoltán, Hajdu András, Kató Zoltán, Nagy Tamás, Palágyi Kálmán, Szepesvári Csaba, Szirányi Tamás

Tördelő és technikai szerkesztő: Sajó Levente

A konferencia támogatói:

Neumann János Számítógéptudományi Társaság

Connexis Kft.

Debreceni Egyetem, Informatikai Kar

Hexium Műszaki Fejlesztő Kft.

© 2007 Képfeldolgozók és Alakfelismerők Társasága.

Előszó A Neumann János Számítógéptudományi Társaság (NJSZT) Képfeldolgozók és Alakfelismerők (KÉPAF) szakosztályának rendes, kétévi találkozójának 2007-ben Debrecen ad otthont a Debreceni Egyetem Informatikai Karának és a Debreceni Képfeldolgozó Csoportnak a szervezésében. A feladat nem teljesen új számunkra, hiszen 2000-ben a Magyar Tudományos Akadémia Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézetével (MTA SZTAKI) közösen Debrecen már vett részt KÉPAF konferencia szervezésében. A konferencia megrendezésében sokat segítettek támogatóink, akiknek ezúton is köszönetet mondunk. A Debreceni Egyetem mintegy 17000 nappali és 29000 összes hallgatójával, több mint 1500 oktatójával az ország egyik legnagyobb felsőoktatási intézménye, de 14 karával, 2 önálló intézetével és 25 doktori iskolájával kétségtelenül a legszélesebb képzési és kutatási kínálatot nyújtja. A Debreceni Egyetem 2004-ben alakult Informatikai Kara öt tanszékén dolgozó 8 professzor, 13 docens, 17 adjunktus, 15 tanársegéd és 15 felsőfokú végzettségű számítástechnikai munkatárs jelentős, nemzetközileg is jegyzett szellemi potenciált képvisel. Jelenleg öt különböző szakon mintegy 1700 hallgató tanul a karon. Az oktatásban a kar által gondozott programtervező matematikus, programtervező informatikus (BSc, MSc), mérnök informatikus (BSc), gazdaságinformatikus (BSc) szakokon olyan szakemberek képzése a cél, akik képesek a mindennapi élet által felvetett gyakorlati problémák tudományos igényű modellezésére, a megfelelő megoldási módszerek megkeresésére, illetve kidolgozására. A kar munkatársai jelentős szerepet játszanak a 11 programmal működő Matematika és Számítástudományok doktori (Ph.D.) iskolában is évi 8-9 nappali- és 10-20 levelező hallgatót beiskolázva. Képfeldolgozási ismereteket a kar hallgatói a mesterképzés Képfeldolgozás és számítógépi grafika szakirányán szerezhetnek. A Debreceni Képfeldolgozó Csoport a Debreceni Egyetem 2000-ben alakult kutatócsoportja. A csoport célja a digitális képfeldolgozással kapcsolatos helyi kutatások és fejlesztések hangsúlyosabbá tétele és összehangolása. A csoport jelenleg 11 kutatót (3 állandó, 2 Ph.D. hallgató, 6 MSc hallgató) számlál, fő kutatási területei: gépi látás, képfeldolgozás, digitális topológia, ember-gép kapcsolatok. Reméljük, hogy a KÉPAF 2007 konferencia tovább erősíti a területen dolgozó kollégák közötti együttműködést, és hogy mind a kutatók, mind a gyakorlati szakemberek értékes ismereteket szereznek. A konferencia egy szomorú aktualitása, hogy megemlékezzünk Kuba Attiláról, a Szegedi Tudományegyetem közelmúltban elhunyt tanszékvezető egyetemi tanáráról, a képfeldolgozás hazai és nemzetközi szaktekintélyétől, akinek sok köszönettel tartozunk áldozatos emberi és szakmai munkájáért és támogatásáért. Debrecen, 2007. január 20. Fazekas Attila Hajdu András Sajó Levente KÉPAF 2007 Szervezők

Table of Contents

Kuba Attila munk´ ass´aga . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Nagy Antal, Bal´ azs P´eter, Dud´ asn´e Nagy Marianna, Erd˝ ohelyi Bal´ azs, Katona Endre, M´ at´e E¨ ors, Ny´ ul L´ aszl´ o, Pal´ agyi K´ alm´ an, Tan´ acs Attila

1

Melltomoszint´ezis: 3D Mammogr´afia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Csernetics L´ aszl´ o

9

M˝ ut´eti tervek biomechanikai anal´ızise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Erd˝ ohelyi Bal´ azs, Varga Endre, Kuba Attila

19

K´eppontok hasonl´ os´ag´ an alapul´ o automatikus regisztr´ aci´os m´odszer orvosi ´es neutron tomogr´afiai alkalmaz´ as´anak tapasztalatai . . . . . . . . . . . . . Tan´ acs Attila, Nagy Antal, Balask´ o M´ arton, M´ at´e E¨ ors, Kuba Attila

25

K´eprekonstrukci´o implement´al´ asa sz´ıvvizsg´ alatokhoz dedik´ alt tomogr´ afi´ as gamma kamer´an . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Valasty´ an I., Moln´ ar J., Nov´ ak D., D.Bone, H. Elmquist, L–˚ A Brodin, A. Kerek

33

Corneal surface changes represented in an orthogonal basis derived from the original corneal surface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Z. Fazekas, A. Soumelidis, F. Schipp, J. N´emeth

40

Digital Geometry of Various Grids Based on Neighbourhood Structures . . Benedek Nagy

46

Approximating Non-Metrical Minkowski Distances in 2D . . . . . . . . . . . . . . . Andr´ as Hajdu, Tam´ as T´ oth

54

Uniform Generation of hv-Convex Discrete Sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . P´eter Bal´ azs

63

Optimal Joint Estimation of Articulated Objects under Weak Perspective Levente Hajder

71

Izz´ol´ amp´ ak u ¨ vegalkatr´eszeinek karcvizsg´alat´ anak ki´ert´ekel´ese sz´am´ıt´ og´epi k´epelemz´essel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Marosn´e Berkes M´ aria, K´ allai J´ anos, Bark´ oczy P´eter

79

Felhaszn´al´ o orient´ alt PC kompatibilis sz´am´ıt´ og´epek fejleszt´ese . . . . . . . . . . Patk´ o Tam´ as, Koller Istv´ an, Lad´ anyi P´eter, M´ ath´e J´ ozsef, Nagy Tam´ as

86

Nagy´erz´ekenys´eg˝ u, nagyfelbont´ as´ u FIR kamera fejleszt´ese ipari c´elokra . . ´ Nagy Tam´ as, Patk´ o Tam´ as, Juh´ asz Akos, M´ ath´e J´ ozsef, Lad´ anyi P´eter

93

K´epi felder´ıt´es katonai alkalmaz´asa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Buz´ asi Tibor, Hajdu Attila

97

Burgonya (Solanum tuberosum) k´ alium t´ apanyag-ell´ at´ asi k´ıs´erlet ki´ert´ekel´ese k¨ ul¨ onb¨ oz˝o m´odszerekkel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 Gr´ osz Gergely Spektr´alis frakt´ alszerkezet alap´ u oszt´alyoz´ as . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 Berke J´ ozsef Spektr´alis frakt´ alszerkezet alap´ u oszt´alyoz´ as gyakorlati alkalmaz´ asa . . . . . 122 Kozma-Bogn´ ar Veronika, Heged˝ us G´eza, Berke J´ ozsef K¨ or alak´ u objektumok szegment´ al´ asa magasabb rend˝ u akt´ıv kont´ ur modellek seg´ıts´eg´evel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 Horv´ ath P´eter, Ian H. Jermyn, Kat´ o Zolt´ an, Josiane Zerubia Objektumok szegment´ al´ asa egyenl˝otlen h´ att´er-megvil´ag´ıt´ as´ u k´epeken ESTPHAD m´ odszer felhaszn´al´ as´aval . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 Bark´ oczy P´eter, Ro´ osz Andr´ as, Kiss Gergely Texturing 3D models from images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 ´ Csaba Kaz´ o, Akos Pernek, Levente Hajder A non-regular optical flow for dynamic textures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 S´ andor Fazekas, Dmitry Chetverikov Billenty˝ ule¨ ut´es-vizsg´alaton alapul´ o biometriai m´odszer bemutat´asa ´es alkalmaz´ asa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 Bank´ o Zolt´ an, M´esz´ aros Attila, Cz´ uni L´ aszl´ o Multi-mod´alis g´epi sakkoz´o – T¨or¨ ok 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 Fazekas Attila, Hingyi Gy¨ orgy, Saj´ o Levente T¨or¨ ok-2 g´epi sakkoz´o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 Fazekas Attila, Nagy Andr´ as, Saj´ o Levente Hum´ an viselked´es vizsg´ alata Interneten val´ o b¨ ong´esz´es k¨ozben . . . . . . . . . . 190 Szolgay D´ aniel, Benedek Csaba, Szir´ anyi Tam´ as, Vidny´ anszky Zolt´ an ´ biometri´as k´epalkot´o rendszer . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 Somatoinfra System: Uj Szacsky Mih´ aly, Keszthelyi Tam´ as, Nagy Tam´ as Dug´ oFigyu: Video based, robust road traffic evaluating system . . . . . . . . . . 200 Szabolcs Czuczor Thermal video processing support for rescue operations . . . . . . . . . . . . . . . . 207 Andr´ as Hajdu, Charalambos Giamas, Ioannis Pitas

ParCompMark – A Benchmark Environment for Parallel Image Compositing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 Bal´ azs Domonkos, Attila Egri, Tibor F´ oris Fel¨ uleti ´erdess´eg kinyer´ese fotometrikus sztere´o seg´ıts´eg´evel . . . . . . . . . . . . . 220 Jank´ o Zsolt A kovariancia alkalmaz´ asa a dendrites krist´ alyszerkezet jellemz´es´ere . . . . . 228 P´ oliska Csaba, G´ acsi Zolt´ an, Bark´ oczy P´eter Vizu´ alis technol´ogi´ ak oktat´ asi tapasztalatai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 Buszny´ ak J´ anos, Berke J´ ozsef Detecting Built-in Changes in Airborne Image Pairs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 Csaba Benedek, Tam´ as Szir´ anyi Val´ os idej˝ u mozg´ asdetekt´al´ as m´odos´ıtott Mixture of Gaussians elj´ ar´ assal . 251 ´ Utasi Akos, Cz´ uni L´ aszl´ o Parametric Estimation of Two-Dimensional Affine Transformations of Binary Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 Csaba Domokos, Zoltan Kato, Joseph M. Francos Efficient Implementation of 3D Thinning Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 K. Pal´ agyi Alakreprezent´aci´o szf´erikus harmonikus sorfejt´essel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275 Pal´ agyi K., Pint´er Cs., M´ at´e E. Mozg´o kamer´ak k´epeinek feldolgoz´ asa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 aszl´ o, Szir´ anyi Tam´ as Losteiner D´ avid, Karba Kriszti´ an, Havasi L´ Multi-View Isosurface Ray-casting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293 Domonkos, Egri, F´ oris, Ilsinszki, Szirmay-Kalos On Making Light Maps Dynamic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301 L´ aszl´ o Sz´ecsi, L´ aszl´ o Szirmay-Kalos Fast Filtering and Tone Mapping using Importance sampling . . . . . . . . . . . 309 Bal´ azs T´ oth, L´ aszl´ o Szirmay-Kalos Projection-based Volume Rendering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317 Bal´ azs Cs´ebfalvi