Processamento Digital de Imagens

UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO
COORDENADOR1A DE PÓS-GRADUAÇÃO STHCTOSBJSU
DISCIPLINA
Código
Denominação
Processamento Digital de Imagens
PCC-XXX
Carga Horária
Crédito(s)
n
Teórica
Prática
Total
4
60
0
60
5Q3
DEPARTAMENTO
PROFESSOR(ES)
Ciência da Computação
André Vital Saúde
EMENTA: (Síntese do Conteúdo)
Introdução aos principais conceitos de Processamento Digital de Imagens e Visão
Computacional com uma ênfase em Morfologia Matemática. Fundamentos de imagens digitais;
relações de vizinhança, rotulação, distância, operações lógicas e aritméticas; transformação
geométrica; processamento e medidas: ponto a ponto e baseados em histograma; modelos de cor,
contraste e brilho; filtragem espacial e no domínio da freqüência; segmentação de imagens;
morfologia matemática: erosão, dilatação, abertura e fechamento; segmentação por morfologia
matemática. Panorama geral das mais diversas abordagens usadas para o processmento de
imagens. Aulas práticas usando linguagem Python.
ASSINATURA(S):
m^c^^dr
Aprovado na Assembléia Departamental em -V0 / ç)" / ^J-V
xcm
efe do DepartQQ«ento
Lavras, __/__/_
(*)15 horas/aulas teóricas = 1 crédito
15 horas/aulas práticas = 1 crédito
**&>**
Se*
CONTEÚDO PROGRAMATICO
1.
1.1.
Introdução.
Apresentação do professor e dos alunos
1.2.
1.3.
1.4.
1.5.
Apresentação do plano de curso.
Metodologia de ensino-apredizagem e avaliação.
A disciplina no currículo e integração com outras disciplinas.
A disciplina de formação do profissional e da pessoa.
2.
2.1.
2.2.
2.3.
Introdução a processamento de imagens
O que é processamento de imagens
Diferentes abordagens para o processamento de imagens
Fundamentos de imagens digitais
3.
Conectividade
3.1.
3.2.
Relações de vizinhança
Rotulação
3.3.
Distância
3.4.
Operações lógicas e aritméticas
4.
4.1.
4.2.
4.3.
Transformação geométrica
Transformações afins
Rotação, translação e shear
Mudança de escala
5.
Processamento e medidas
5.1.
5.2.
5.3.
Realce por processmento ponto a ponto
Realce por processamento baseado em histograma
Medidas baseadas em histograma
6.
Cor, contraste e brilho
6.1.
Introdução a cor, modelos de cor
6.2.
Contraste e brilho
6.3.
Tabela de cores
6.4.
Cores falsas
7.
7.1.
Filtragem espacial e no domínio da freqüência
Convolucao discreta e periódica
7.2.
Transformada discreta de Fourier
7.3.
7.4.
Propriedades da TDF, teorema convolução
Filtragem espacial e no domínio da freqüência
8.
8.1.
8.2.
Segmentação de imagens
Segmentação por threshold
Filtros de detecção de borda
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
1.
Introdução.
1.1.
Apresentação do professor e dos alunos
Apresentação do plano de curso.
Metodologia de ensino-apredizagem e avaliação.
A disciplina no currículo e integração com outras disciplinas.
A disciplina de formação do profissional e da pessoa.
1.2.
1.3.
1.4.
1.5.
2.3.
Introdução a processamento de imagens
0 que é processamento de imagens
Diferentes abordagens para o processamento de imagens
Fundamentos de imagens digitais
3.
Conectividade
3.1.
2.
2.1.
2.2.
3.2.
Relações de vizinhança
Rotulação
3.3.
Distância
3.4.
Operações lógicas e aritméticas
4.
4.3.
Transformação geométrica
Transformações afins
Rotação, translação e shear
Mudança de escala
5.
Processamento e medidas
5.1.
5.3.
Realce por processmento ponto a ponto
Realce por processamento baseado em histograma
Medidas baseadas em histograma
6.
Cor, contraste e brilho
4.1.
4.2.
5.2.
6.1.
Introdução a cor, modelos de cor
6.2.
Contraste e brilho
6.3.
Tabela de cores
6.4.
Cores falsas
7.
7.1.
Filtragem espacial e no domínio da freqüência
Convolucao discreta e periódica
7.2.
Transformada discreta de Fourier
7.3.
Propriedades da TDF, teorema convolução
Filtragem espacial e no domínio da freqüência
7.4.
8.
8.1.
8.2.
Segmentação de imagens
Segmentação por threshold
Filtros de detecção de borda
8.3.
8.4.
Filtros por wavelets
Métodos baseados em equações de derivadas parciais
9.
9.1.
Morfologia matemática
Erosão e dilatação
9.2.
Abertura e fechamento
9.3.
9.4.
Gradiente morfológico
Segmentação por morfologia matemática: watershed
10.
10.1.
10.2.
10.3.
Diferentes abordagens para o processamento de imagens: visão geral
Abordagens por equações de derivadas parciais
Abordagens por grafos
Abordagens estatísticas
11.
11.1.
11.2.
11.3.
11.4.
11.5.
11.6.
Aulas práticas usando linguagem Python
Introdução à linguagem Python
Caixa de ferramentas de processamento de imagens em Python
Manipulação de imagens em Python
Slices, pad, crop, xadrez.
Filtros espaciais e no domínio da freqüência
Segmentação de imagens
12.
Avaliação.
12.1. Avaliação do conteúdo do curso.
12.2. Avaliação da atuação do aluno.
12.3. Avaliação da atuação do professor.
12.4. Avaliação das condições materiais, físicas que envolvem o curso.
12.5. Exemplos e exercícios.
BIBLIOGRAFIA
LIVRO TEXTO BÁSICO:
Gonzalez, R. C. e Woods, R. E. "Digital Image Processing", Prentice Hall 3rd
Edition, 2007. ISBN 978-01-3168-728-8. (versão original)
Gonzalez, R. C. e Woods, R. E. "Processamento Digital de Imagens ", Pearson
Education. 2010. ISBN=978-85-7605-401-6. (versão traduzida)
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:
Periódicos:
- IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Inteligence.
- Pattern Recognition
- Image and Vision Computing
Livros:
E. R. Dougherty e R. A. Lotufo, "Hands-on Mathematical Morphology", SPIE
Tutorial Texts in Optical Engineering Vol. TT59, 2003.
P. Soille, "Morphological Image Analysis", Springer-Verlag, 2nd Edition, 2003.
REFERÊNCIAS ONLINE:
Página oficial da linguagem Python.
http://www.python.org/
CVonline: The Evolving, Distributed, Non-Proprietary, On-Line Compendium of
Computer Vision.
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/
Curso DIP no Khoros
http://www.dca.fee.unicamp.br/dipcourse
Vision Bibliography
http://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliographv/contents.html