‫צילום אוטומטי של פנים לפי סטנדרטים קבועים‬ ‫הגדרת הפרויקט‬ ‫השימוש בתמונות פנים לזיהוי אדם נפוץ‬ ‫בתחום האזרחי (תעודות זהות‪ ,‬רישיון נהיגה) וכן בתחום הביטחוני והזיהוי‬ ‫הפלילי‪ .‬מטרת פרויקט זה היא להציע מערכת שמאפשרת אגירת נתונים‬ ‫בצורה אחידה שתאפשר זיהוי פנים ביתר קלות‪.‬‬ ‫בפרויקט נפתח יישום לצילום אוטומטי של פנים בעזרת מצלמה דיגיטלית‬ ‫ו\או ווידאו‪ ,‬כאשר היישום שלנו יבקר על צורת הצילום ויאפשר שמירת‬ ‫תמונה רק אם היא עומדת בקריטריונים שהוגדרו מראש‪.‬‬ ‫מנחה‪ :‬טרם נקבע‬ ‫פרטים‪:‬‬ ‫יוחנן ארז‪ ,jo@ee.technion.ac.il ,‬חדר ‪ ,604‬טל‪4729 .‬‬ ‫אלי אפלבוים‪ ,eliap@ee.technion.ac.il ,‬חדר ‪ ,608‬טל‪4723 .‬‬ ‫דרישות‪:‬‬ ‫נדרש ניסיון מוקדם בעיבוד תמונה (רצוי קורס ענ"ת)‪ ,‬יכולת תכנות ב‪-‬‬ ‫‪ MATLAB‬ורצוי גם בשפה עילית‪.‬‬ ‫מערכת אוטומטית לזיהוי מכשולים בסביבה הימית‬ ‫רקע‪:‬‬ ‫בתקופה האחרונה יש התעניינות רבה בפיתוח כלי שיט אוטונומיים‪ ,‬כלומר כלי שיט שלא‬ ‫נהוגים על ידי בני אדם אלא בעזרת סנסורים ומערכת החלטה אוטומטית‪.‬‬ ‫ראו קישור‪:‬‬ ‫‪http://www.engineers.org.il/Index.asp?CategoryID=2341&ArticleID=6510‬‬ ‫תאור‪:‬‬ ‫בפרויקט זה נפתח אלגוריתם לזיהוי מכשולים בסביבה ימית על סמך תמונות ממצלמות‬ ‫המותקנות בכלי שיט קטן‪ ,‬בשילוב עם סנסורים אחרים (מכ"מ ואחרים)‪ .‬האתגר‬ ‫בפרויקט הוא לזהות ולסווג מטרות בסביבה דינמית ורועשת כאשר גם הפלטפורמה עליו‬ ‫מותקנות המצלמות אינה יציבה‪ .‬כמו כן יש לטפל בהיתוך מידע מן הסנסורים השונים‪ .‬יש‬ ‫להתמודד עם תנאי הסביבה הימית (רעשים‪ ,‬תנאי סביבה ‪ -‬מליחות‪ ,‬נתזים)‪.‬‬ ‫הפרויקט בשיתוף עם חיל הים (מוקד ידע לכלים אוטונומיים)‪.‬‬ ‫מנחה‪ :‬ודים רטנר‪ ,vad@tx.technion.ac.il ,‬חדר ‪ ,906‬טל‪4274 .‬‬ ‫משך הפרוייקט‪ :‬סמסטריאלי עם אופציה להרחבה לפרויקט המשך‬ ‫דרישות קדם‪ :‬ענ"ת‪ ,‬ניסיון כתיבה ב‪ ,Matlab -‬יכולת תכנות בסביבת ‪ – C‬יתרון‪.‬‬ Image "Super-Resolution" General: Super-resolution is an essential task for many applications in image and video processing such as image enhancement, broadband communication and others. Project Goal: In this project we will develop a new method for image super-resolution. More details: The project, deals with increasing the size of a given image while preserving its “natural” look. The method is based on a novel image processing technique that applies physical processes (such as diffusion, geometric flows, etc.) on an input image. Along the project, students will become familiar with state-of-the-art image processing tools, while implementing and broadening their knowledge of the mathematical tools involved. Field: Image Processing, Computer Vision. Requirements: Open mind, good mathematical abilities. Supervisor: Eli Appleboim, Mayer bld. room 608, Tel- 829-4723, eliap@ee.technion.ac.il Vadim Ratner, Mayer bld. room 609, vad@tx.technion.ac.il ‫עקיבה אחר אנשים במערכת מרובת מצלמות‬ ‫תאור‪:‬‬ ‫זיהוי ועקיבה אחרי אנשים הוא נושא אקטואלי מאוד‪ ,‬לצורכי ביטחון פנים וכן עבור צרכי‬ ‫ניהול כגון תכנון ומעקב אחרי תנועת אנשים בשדות תעופה‪.‬‬ ‫בפרויקט זה נעקוב אחרי אנשים בעזרת מערכת מרובת מצלמות המותקנת במעבדה‪.‬‬ ‫כמשימה לדוגמא ניקח מקום הומה אדם כמו שדה תעופה‪ ,‬נציע פתרונות לזיהוי ראשוני‬ ‫של אדם במערכת ומעקב אחרי תנועתו בהמשך‪ ,‬כשייקלט במצלמות אחרות‪.‬‬ ‫תחילה נשתמש במערכת של מצלמות ‪ IP‬שמותקנת במעבדה‪ ,‬בהמשך נתקין מצלמות‬ ‫ברחבי הפקולטה לצורך בדיקת המערכת‪.‬‬ ‫פרויקט זה יחולק לתת נושאים והוא צפוי להימשך מספר סמסטרים‪ .‬יתכן שיתוף פעולה‬ ‫עם גורמי חוץ שיממנו חלק מן הפעילות‪.‬‬ ‫מנחים‪:‬‬ ‫(אורי בריט‪ ,‬עמית איידס‪ ,‬יוחנן ארז‪ ,‬אלי אפלבוים‪ ,‬דמיטרי רודוי)‬ ‫פרטים‪ :‬יוחנן ארז‪ ,jo@ee.technion.ac.il ,‬חדר ‪ ,406‬טל‪6274 .‬‬ ‫משך הפרוייקט‪ :‬סמסטריאלי עם אופציה להרחבה לפרויקט המשך‬ ‫דרישות קדם‪ :‬ענ"ת‪ ,‬כתיבת קוד ב‪Matlab -‬‬ ‫‪Image Fusion with dual channel video camera‬‬ ‫הגדרת פרויקט‬ ‫לעתים לא מספיק לנתח תמונה שכבר צולמה אלא יש צורך להתערב בתהליך‬ ‫רכישת התמונה‪ .‬לדוגמא‪ ,‬ישנן תופעות של חלקיקים שמפריעים ברכישת התמונה‪.‬‬ ‫כשמנתחים את תהליך יצירת התמונה‪ ,‬ניתן להשתמש בתופעות פיסיקליות כאלו‬ ‫לטובתנו דרך שיטות צילום שונות‪ .‬אחת הדרכים היא לצלם שתי תמונות של אותה‬ ‫סצנה כאשר כל תמונה מצולמת בצורה מעט שונה (למשל בעזרת פילטרים‬ ‫מקטבים או בערוצי צבע שונים)‪ .‬שילוב של שתי התמונות מאפשר לבטל אובך‪,‬‬ ‫השתקפויות וכו'‪.‬‬ ‫לאחרונה נרכשה במעבדה מצלמה מיוחדת דו ערוצית‬ ‫המאפשרת רכישה בו זמנית של שני ערוצי ווידאו‪ ,‬כאשר לכל‬ ‫ערוץ פילטר ייחודי לו (שניתן לבחירה)‪.‬‬ ‫בפרויקט זה נבצע ניסויים עם מצלמה זו ונממש אלגוריתמים‬ ‫שונים לשיפור וניתוח תמונות‪.‬‬ ‫מנחה‪ :‬טרם נקבע‬ ‫משך הפרוייקט‪ :‬סמסטריאלי עם אופציה להרחבה לפרויקט המשך‬ ‫דרישות קדם‪:‬‬ ‫ענ"ת‪ ,‬ניסיון כתיבה ב‪Matlab -‬‬ ‫יכולת תכנות בסביבת ‪ – C++\C‬יתרון‬ ‫‪Image Fusion for high dynamic imaging from a‬‬ ‫‪moving camera‬‬ ‫‪Low dynamic range images‬‬ ‫‪Combined - High dynamic range‬‬ ‫הגדרת פרויקט‬ ‫בהשוואה לעין האנושית‪ ,‬לסנסורים של מצלמות יש תחום דינאמי צר יחסית‪ .‬תחום‬ ‫דינאמי רחב חשוב ביישומים רבים כגון תנאי תאורה קיצוניים‪ .‬דרך אחת לקבל‬ ‫תמונה בעלת תחום דינאמי רחב היא לשלב בין שתי תמונות שנלקחו בתנאי צילום‬ ‫שונים‪ ,‬כגון חשיפה קצה וארוכה (ראה דוגמא למעלה)‪ ,‬אך שיטה זו עובדת רק‬ ‫כאשר מדובר באובייקטים קבועים ומצלמה נייחת לגמרי‪.‬‬ ‫הבעיה קשה יותר בשימוש במצלמת ווידאו בתנועה (כגון מתוך רכב)‪ ,‬מכיוון‬ ‫שתהיה סטייה בין שתי תמונות עוקבות במצלמה‪.‬‬ ‫בפרויקט זה נבצע סקר ספרות נרחב בתחום תמונות בעלות תחום דינאמי רחב‬ ‫()‪ ,)high dynamic range (HDR‬ובאלגוריתמים לרגיסטרציה (‪ )registration‬ושילוב (‪)fusion‬‬ ‫של תמונות‪ ,‬ונממש שילוב של אלגוריתמים כאלה תוך ניסיון למזער תופעות‬ ‫הנוסעות מן הסטיות בין התמונות (‪.)misalignment‬‬ ‫הפרויקט בשיתוף עם חברת ‪.General Motors‬‬ ‫‪Supervisor: Dmitry Rudoy, room 508, tel. 4750, dmitryr@tx.technion.ac.il‬‬ ‫‪Requirements: Knowledge in image processing, open mind‬‬ ‫‪Platform: MATLAB‬‬ ‫‪Duration: one semester‬‬ ‫סימולטור נהג בשילוב עקיבת עין‬ ‫רקע‬ ‫במעבדת ‪ VISL‬הוקמה מעבדת עקיבת עין שבה מותקנת מערכת מיוחדת‬ ‫לעקיבת עיין המדמה את מערכת קסדת הטיס של אלביט‪ .‬מוצעים מגוון‬ ‫פרויקטים לסטודנטים שמשתמשים במערכת ומפתחים יישומים חדשים‬ ‫לעקיבת עין‪.‬‬ ‫פרויקטים לדוגמא‬ ‫‪ ‬בחינת תגובות נהגים בסימולטור נהג‪.‬‬ ‫‪ ‬משחקים אינטראקטיביים‪.‬‬ ‫‪ ‬בחינת שיטות חדשות לעקיבת עין‪.‬‬ ‫‪ ‬שיפורים בקסדת טייס של אלביט‪.‬‬ ‫‪ ‬פתוח מערכת עקיבת עין לקהל הרחב (בעזרת ציוד ביתי)‪.‬‬ ‫מוצעים פרויקטים בעלי אופי מגוון ( אלגוריתמי \ מערכתי ‪ -‬יישומי \‬ ‫תכנותי)‪ .‬חלק מן הפרויקטים במימון אלביט‪ ,‬מתוכנן שיתוף פעולה עם‬ ‫גורמים נוספים‪.‬‬ ‫מנחה‪:‬‬ ‫יוחנן ארז‪ ,jo@ee.technion.ac.il ,‬חדר ‪ ,406‬טל‪6274 .‬‬ ‫דרישות‪:‬‬ ‫למגוון הפרויקטים נדרש רקע באחד או יותר מן התחומים הבאים‪ :‬עיבוד‬ ‫תמונה‪ ,‬תכנות בשפה עילית (‪.)C++\C‬‬ Creative Image Editing ‫ הכלי יבוסס על גישה‬.‫בפרויקט זה עוסק בפיתוח כלי העתקה פוטומטרי‬ ‫ צביעה‬,‫ כמו ביטול צל‬,‫כללית המשלבת שיטות עריכת תמונות אחדות‬ .‫ עריכת אפקטים של תאורה ועוד‬,‫מחדש‬ .‫ אשר מתמחה בכלי עריכה אלו‬HP ‫הפרויקט בשיתוף עם חברת‬ Description The method will be based on recently proposed method for user defined color transformations. The method contains two main steps: object detection, and the color transform. The detection of source and target regions is performed using minimal user input (such as clicking on the object), and is based on a Bayesian classifier. Given these regions, the photometric copy-paste finds the optimal transformation between the target and source distributions, so that the transformed target region acquires the properties of the source region, while at the same time retaining its own look and feel. In this project we will first learn and understand the Photometric Copy-Paste method which is fully implemented in Matlab. The project will focus on improving a detection stage, and, later (possible as follow-up project), on converting the whole method to a C application. Supervisors Eli Appleboim, eliap@ee.technion.ac.il, Pavel Kissilev, pavel.kisilev@hp.com Requirements: Image Processing course, good mathematic skills, MATLAB programming (C/C++ skills are an advantage for the 2nd stage) References: P. Kisilev and D. Freedman. Computing color transforms. In Proceedings of the Seventeenth IS&T Color Imaging Conference (CIC), 2009. ‫מציאת פגמים בתהליכי ייצור של‬ ‫‪CMOS image sensors‬‬ ‫רקע‬ ‫גילוי פגמים בתהליך הייצור של רכיבים מהווה אתגר חשוב‬ ‫בתעשייה‪ .‬תהליכי הייצור שמשתנים גורמים להופעת בעיות‬ ‫חדשות וקשות לגילוי‪ ,‬כמו כן מהירות הבדיקה בייצור של‬ ‫כמויות גדולות של רכיבים הוא חשוב‪ .‬מכאן נובע הצורך‬ ‫למצוא ולהתאים פתרונות חדשים לבעיות המתעוררות בשטח‬ ‫עם כל שינוי בשיטות הייצור‪ .‬בדיקה אמינה ומהירה היא המפתח להצלחה של חברות כמו‬ ‫‪ CAMTEK‬המתמחות בתחום זה‪.‬‬ ‫תאור הפרויקט‬ ‫במסגרת פעילות המעבדה יבוצעו מספר פרויקטים בנושא זה במהלכם יופעלו כלים‬ ‫ושיטות חדשות שפותחו במעבדה לצורך זיהוי אנומליות בתמונות (רעש‪ ,‬מרקמים לא‬ ‫תואמים לסביבתם וכו')‪ .‬כלים אלו יבדקו ויושבו לשיטות מקובלות להתמודדות עם בעיות‬ ‫מסוג זה‪.‬‬ ‫בין השיטות אותן נרצה לבדוק בפרויקטים אלו יהיו‪:‬‬ ‫* ניתוח מרקמים וגילוי חריגים בעזרת ניתוח פרקטלי של תמונות – ננסה לבחון שימוש‬ ‫בכלי ניתוח מרקמים זה שהוכיח את עצמו בגילוי חריגים בעבר‪ .‬במסגרת הפרויקט יהיה‬ ‫צורך להתמודד עם בעיות של רעשי רקע תאורה ומיקוד לא אחידים ועוד זאת בנוסף‬ ‫לבעיית גילוי החריגים‪.‬‬ ‫* גילוי חריגים בעזרת ניתוח מרחב הסקאלה בתמונות תוך שימוש בפונקציות‬ ‫)‪ curvelets/ridgelets/curvaturelets(new‬גם במקרה זה ניסיון העבר מוכיח‬ ‫שניתוח מרחב הסקאלה של תמונות יעיל לגילוי חריגים‪ .‬גם כאן יש צורך להתמודד עם‬ ‫קשיים נוספים (תאורה\מיקוד\רעש וכו')‪.‬‬ ‫* שיטות דיפוזיה (לפלסיאנים) לצורך גילוי חריגים‪ .‬בפרויקט זה נפעיל תהליכי דיפוזיה‬ ‫המבוססים על התכונות הגיאומטריות של תמונות‪ .‬לתהליכים כאלו יש יכולת טובה‬ ‫לאבחנה במרקמים חריגים בתמונות‪ .‬במהלך הפרויקט יהיה צורך גם בשלב עיבוד מקדים‬ ‫לצורך ניקוי רעשים והתגברות על תופעות שונות כגון תאורה ומיקוד לא אחידים‪.‬‬ ‫* הפרויקט בשיתוף ומימון עם חברת‬ ‫קישורים חיצוניים‬ ‫‪http://www.tmworld.com/article/319718-Image_sensor_defects_can_ruin_an_image.php‬‬ ‫מנחה‪ :‬אלי אפלבוים‪ ,eliap@ee.technion.ac.il ,‬חדר ‪ ,806‬טל‪2743 .‬‬ ‫משך הפרוייקט‪:‬‬ ‫סמסטריאלי עם אופציה להרחבה‬ ‫דרישות קדם‪:‬‬ ‫ענ"ת‪ ,‬ניסיון כתיבה ב‪ ,Matlab -‬ראש פתוח ויכולת מתמטית גבוהה‪.‬‬ Real-Time Video 3D Reconstruction of a Real Environment Description The goal of our project is to design and implement a system that takes as input video streams taken by cell phones and produces in real-time a 3D description of the surroundings. Photo tourism is an application that combines photos of touristic sites to reproduce a 3D environment. For example, tourists take pictures of a touristic attraction, for example the Pisa tower in Italy, and upload their images to a photo sharing website, for example, picasa. A web-crawler can later combine these images to reproduce a 3D walk-in environment of the touristic attraction. The algorithm matches between images, corrects brightness effects, ignores occlusions and reconstructs the scene. Part A: In our project we will first learn about the image processing tools used in the photo tourism algorithm and later use an existing implementation of it (called bundler and given as an executable file), and manipulate video streams to extract the frames that are important for scene reconstruction. Our work will focus on improving a video frame extractor written in Matlab and to later convert it to 'simple' C. The improvement will be in terms of selecting the correct frames for the specific application of photo tourism. Part B: The second part (to be hosted by SIPL lab) focuses on real-time implementation of image processing algorithms on TI DM Digital Signal Processor (DSP). http://phototour.cs.washington.edu/ ; http://phototour.cs.washington.edu/bundler/ Details  Duration: one semester with follow-up project in SIPL  Platform: MATLAB  Requirements: Introduction to Digital Signal Processing (044198)  Supervisor: Rafi Steinberg, rafi@narkis.technion.ac.il , Mayer 511 ‫זיהוי ואפיון של קפלי המוח בעובר‬ ‫הגדרת הפרויקט‬ ‫קליפת המוח בעובר בונה תבנית קפלים אחידה עם התקדמות‬ ‫ההריון‪.‬‬ ‫חריגה בתבנית זו יכולה להצביע על התקלה בהתפתחות של‬ ‫קליפת המוח‪.‬‬ ‫פרויקט זה יעסוק בזיהוי ואפיון של קפלי מוח המוכרים מתוך‬ ‫תמונות האולטרה‪-‬סאונד התלת‪-‬מימדי‪.‬‬ ‫זיהוי ואפיון של הקפלים יעשה במישורי המוח הקבועים‪.‬‬ ‫האפיון יכלול פיתוח פרמטרים מדידים להערכת סימטריה של‬ ‫הקפלים המוחיים בין שתי אונות המוח‪.‬‬ ‫הפרויקט בשיתוף עם ד"ר ליבוביץ צבי ‪ ,‬יחידת האולטרה‪ -‬סאונד‪,‬‬ ‫מח' נשים ויולדות‪ ,‬מרכז רפואי בני ציון‬ ‫מנחה‪( :‬טרם נקבע)‬ ‫פרטים‪:‬‬ ‫יוחנן ארז‪ ,jo@ee.technion.ac.il ,‬חדר ‪ ,604‬טל‪4729 .‬‬ ‫אלי אפלבוים‪ ,eliap@ee.technion.ac.il ,‬חדר ‪ ,608‬טל‪4723 .‬‬ ‫דרישות‪:‬‬ ‫נדרש ניסיון מוקדם בעיבוד תמונה (רצוי קורס ענ"ת‪ ,‬לכל הפחות‬ ‫ניסוי מעבדה מבוא לענ"ת)‪.‬‬ 3D Model Denoising Description: The project deals with the problem of denoising solution 3D models. applies processes (such The proposed smoothening as physical diffusion, elastic oscillations, etc.) in order to denoise the given 3D surface. The students will be required to study the properties of 3D surfaces, and use the acquired knowledge to implement 3D denoising algorithms in C/C++. Fields: Image Processing, Computer Vision, Applied Mathematics Requirements: Knowledge in image processing (ANAT required), computer graphics (required course), C/C++ programming skills, relevant mathematical knowledge (PDEs, Numerical Analysis) - recommended. Supervisor: Vadim Ratner, vad@tx.technion.ac.il 3D vision from motion parallax Background Depth perception is achieved by several cues. One of them is motion parallax (when the observer moves his head, objects that are closer to him will move faster). This cue alone is sufficient for depth perception. Description In this project we’ll use motion parallax principle in order to display depth at a regular 2D display. We'll build a system that tracks the observer head and changes the displayed scene according to the observer viewpoint of the virtual 3D scene. Details  Duration: one semester  Platform: MATLAB  Requirements: Image processing and analysis (046200)  Supervisor: Shai Furman, sf@tx.technion.ac.il, fischbach 457, 3358 ‫המרת וידאו לפורמט רחב‬ ‫הגדרת הפרויקט‪:‬‬ ‫בפרויקט זה נעסוק בפיתוח אלגוריתמים חדשים (והתאמת‬ ‫קיימים) להמרת וידאו מפורמט ‪ 16:9‬לפורמט ‪ .21:9‬ההרחבה‬ ‫תבוצע ללא שינוי הוידיאו המקורי (בניגוד לאלגוריתמי‬ ‫‪.)Retargeting‬‬ ‫מנחה‪:‬‬ ‫עמית איידס ‪ ,‬חדר ‪ ,amitibo@tx.technion.ac.il 619/611‬טלפון‬ ‫בטכניון ‪( ,4720‬נייד‪.)054-4526416 :‬‬ ‫דרישות‪:‬‬ ‫קורס בעיבוד תמונה‪.‬‬ ‫מידע נוסף‪:‬‬ ‫הפרויקט נערך בשיתוף חברת ‪ .PHILIPS‬דגש יינתן על מהירות‬ ‫האלגוריתמים‪.‬‬ ‫שיחזור תמונות בשיטות שונות‬ ‫הפרוייקט עוסק בשיחזור של תמונות שעברו טשטוש ונוסף להן רעש אדיטיבי‪ ,‬כך שידועה התמונה‬ ‫המתקבלת ‪ Y‬ורוצים לשחזר את התמונה המקורית ‪ .X‬מתקיים הקשר‪:‬‬ ‫‪Y = HX + N‬‬ ‫כאשר ‪ N‬הוא הרעש שנוסף‪ H ,‬היא מייצגת את פעולת הטשטוש והמשוואה רשומה כאן בצורה מטריצית‪.‬‬ ‫דוגמאות לתמונות המטושטשות ‪ +‬מורעשות ‪ Y‬והתמונות שהיינו רוצים לשחזר ‪ X‬נתונות להלן‪:‬‬ ‫‪Ideal reconstruction X‬‬ ‫‪Ideal reconstruction X‬‬ ‫‪Distorted image Y‬‬ ‫‪Distorted image Y‬‬ ‫קיימים אלגורימים שונים לשיחזור התמונה המקורית מתוך ‪ Y‬לקבלת התמונה ˆ‬ ‫‪ . X‬בפרוייקט זה נרצה‬ ‫לממש מספר אלגוריתמי שיחזור כאלה ולהשוות את ביצועיהם לפי השגיאה שמתקבלת בין ‪ X‬ל‪ˆ -‬‬ ‫‪.X‬‬ ‫מנחה‪:‬‬ ‫יבגני גרשיקוב‪,‬‬ ‫סטודנט לדוקטורט בפקולטה‪.‬‬ ‫פרטים‪:‬‬ ‫טלפון‪,04-8294725 :‬‬ ‫אימייל‪,eugeny@tx.technion.ac.il :‬‬ ‫חדר‪ :‬מאייר ‪.610‬‬ ‫דרישות‪:‬‬ ‫קורס בעיבוד תמונות (ענ"ת)‪ ,‬נסיון בעבודה עם ‪.Matlab‬‬ Entropy Based Medical Image Segmentation Description Segmentation is an essential task for many applications in medical imaging and is prior to any analysis made by a physician. In this project we propose a new method for medical image segmentation. The method is based on a novel image processing technique that applies physical processes (such as diffusion, geometric and entropy flows, etc.) on an input image. Along the project, students will become familiar with state-of-the-art image processing tools, while implementing and broadening their knowledge of the mathematical tools involved. Details  Duration: one semester  Platform: MATLAB  Field: Image/signal processing  Requirements: Open mind, good mathematical capabilities  Supervisor: Eli Appleboim, eliap@ee.technion.ac.il, Mayer 608, Tel. 4723 ‫מידע נוסף‬ .‫פרויקט זה משתתף במחקר פעיל בתחום של שיטות גיאומטריות בעיבוד תמונה‬