- знати принципи побудови систем опрацювання, пошуку та розпізнавання зображень в базах даних ;
- знати методи, моделі та алгоритми технічного зору i технічного бачення систем, що здійснюють вiдбiр, реєстрацію та пересилання даних;
- вмiти створювати практичні програмні засоби опрацювання та аналізу зображень з областей полiграфiї, медицини, бiологiчних структур, Iнтернету тощо,.
- Вміти на прикладах програмних продуктів за аналогією розробляти універсальні та спеціалізовані проекти для установ, які працюють з зображенням різної природи.

Організація баз даних, системи штучного інтелекту

Технології отримання зображень та їх призначення Класифікація візуальних образів. Програмні засоби формування та опрацювання візуальних образів. Ознаки форми та кольору. Перетворення кольору. Згладження та контрастування. Сегментування кольору. Моделі компресії без втрат та з втратами. Основні алгоритми: скелетони, контури. 3-D зображення та їх опис. Сегментування образів. Аналіз методів сегментування: переваги та недоліки. Декомпозиція графів. Границі, пороги, розширення областей. Ієрархічна декомпозиція. Системи індексування та пошуку. Класифікація методів виділення ознак. Кластеризація ознак. Зберігання і пошук в базах даних. Розпізнавання образів. Основні та додаткові ознаки. Критерії порівняння у функція близькості і на стороні сервера

• Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications Springer, 2010 .
• Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Техносфера. 2006.
• Яне Б. Цифровая обработка зображений. Техносфера. 2007. 584 c.

• Поточний контроль (70%): письмові звіти з лабораторних робіт (40%), самостійна робота (30%0
• Підсумковий контроль (30 %, екзамен): тестування (20%), усне опитування – (10%)