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Lista de Disciplinas | CMP165

Introdução ao Processamento de Imagens

Responsável: Jacob Scharcanski
Pré-Requisitos: –
Carga Horária: 60 hs
Créditos: 4
Semestres Oferecidos: Primeiro semestre
Matrícula de Graduandos: A matricula deverá ser feita como Aluno Especial
Página da Disciplina: –

SÚMULA

Introdução, transformações, realce, restauração, segmentação, representação e
descrição de imagens.

OBJETIVOS

As técnicas de Processamento de Sinais multidimensionais (imagens) têm duas
aplicações principais: melhoria da qualidade da imagem para a interpretação humana,
e processamento da imagem para fins de interpretação automatizada (Visão de
Máquina). Exemplos típicos de interpretação automatizada são o reconhecimento de
caracteres, Visão de Máquina para montagem e inspeção automatizadas, análise
automatizada de amostras de tecidos biológicos, entre outros. O campo de aplicação
destas técnicas encontra-se em crescente expansão na indústria e no setor de serviços.
Esta disciplina tem como objetivos introduzir os conceitos fundamentais e técnicas de
Processamento de Imagens (monocromáticas e multiespectrais), e treinar o aluno a
abordar eficientemente problemas desta área. No decorrer das aulas, os alunos terão a
oportunidade de implementar e testar os conceitos teóricos apresentados, e aplica-los
a problemas práticos.

PROGRAMA

FUNDAMENTOS
Percepção Visual e Formação da Imagem
Amostragem e Quantização
Relações entre Elementos da Imagem
Operações Aritméticas e Lógicas Básicas
Exemplos e Problemas
TRANSFORMAÇÕES DE IMAGENS
Introdução à Transformada de Fourier
Propriedades da Transformada de Fourier
Transformada Discreta de Fourier Bidimensional
Transformada Rápida de Fourier
Algorítmos e Implementações
Outras Transformações
Exemplos e Problemas
REALCE DE IMAGENS
Domínios Espaço e Frequência
Operações Pontuais
Transformações da Intensidade dos Elementos da Imagem
Transformações do Histograma
Operações Aritméticas com Imagens
Filtragem no Domínio Espaço
Filtros para a Supressão de Ruído
Filtros para o Realce de Detalhes
Filtros Baseados em Estatísticas de Ordem e Adaptativos
Filtragem no Domínio Frequência
Filtros Passa-Baixas
Filtros Passa-Altas
Filtragem Usando Homomorfismo
Realce de Imagens à Côres
Exemplos e Problemas
RESTAURAÇÃO DE IMAGENS
Modêlos para a Degradação de Imagens
Filtragem pelo Mínimo Erro Médio Quadrado (Wiener)
Outros Métodos de Restauração
Exemplos e Problemas
SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS
Detecção de Descontinuidades
Descontinuidades em Imagens à Côres
Conectando Descontinuidades
Transformada de Hough
Outros Métodos
Limiarização
Métodos de Segmentação Orientados à Regiões
Crescimento de Regiões
Divisão e Agregação de Regiões
Métodos de Relaxação
Rotulação de Regiões Usando Elementos Conexos
Segmentação de Regiões Texturadas
Exemplos e Problemas
REPRESENTAÇÃO E DESCRIÇÃO
Representação de Formas
Representação de Regiões
Texturas Monocromáticas e à Côres
Conceitos de Morfologia Matemática
Exemplos e Problemas
RECONHECIMENTO E INTERPRETAÇÃO
Elementos de Análise de Imagens
Padrões e Classes
Reconhecimento de Padrões em Imagens
Interpretação de Imagens
Visão de Máquina
Exemplos e Problemas

CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO

trabalhos práticos sobre os conteúdos ministrados

BIBLIOGRAFIA

1. “Fundamentals of Digital Image Processing”, A.K.Jain , Prentice-Hall, 1989.
2. “Digital Image Processing”, R. C. Gonzalez e R. E. Woods, Addison-Wesley
1992.
3. “Digital Image Processing Algorithms”, I. Pitas, Prentice Hall 1993.
4. “Image Processing, Analysis and Machine Vision”, M. Sonka, V. Hlavac e R.
Boyle, PWS Publishing, 1999. 2nd ed.
5. “Introduction to Statistical Pattern Recognition”, K. Fukunaga, Academic Press
1990.
6. “Computer Vision”, L. Shapiro e G. C. Stockman. Prentice-Hall, 2001.
7. “Computer Vision: Algorithms and Applications”, Richard Szeliski. Springer,
2010.
Artigos selecionados de periódicos da área e notas técnicas de fabricantes de
dispositivos e equipamentos.