MC920 - Introdução ao Processamento de Imagem Digital
Instituto de Computação
Universidade Estadual de Campinas
1º semestre de 2022
Professor: Hélio Pedrini
Horários
- Segunda: 19h00 às 21h00
- Quarta: 21h00 às 23h00
Monitores
- Paulo Henrique Junqueira Amorim (ra095431@ic.unicamp.br)
- Luís Gustavo Lorgus Decker (luisgustavo.decker@gmail.com)
Objetivos
Apresentar aspectos teóricos e práticos relativos à área de processamento de imagens. Descrever técnicas para aquisição, transformação e análise de imagens por meio de computador.
Ementa
Fundamentos de Imagem Digital. Transformações Geométricas. Transformações Radiométricas. Filtragem no Domínio Espacial. Filtragem no Domínio da Frequência. Técnicas de Restauração. Introdução à Segmentação. Introdução à Morfologia Matemática. Aplicações.
Programa
- Introdução
- Representação de imagens digitais
- Elementos de um sistema de processamento de imagens
- Áreas de aplicações
- Fundamentos de Imagens Digitais
- Sistema visual humano
- Formação de imagens
- Amostragem e quantização
- Resolução espacial e profundidade da imagem
- Relacionamentos básicos entre pixels (vizinhança, conectividade, adjacência, caminho, medidas de distância, componentes conexos)
- Ruído em imagens
- Técnicas de Realce de Imagens
- Qualidade da imagem
- Transformação da escala de cinza
- Histograma de imagens
- Operações de correlação e convolução
- Filtragem no domínio espacial
- Filtragem no domínio de frequência
- Segmentação de Imagens
- Detecção de descontinuidades
- Detecção de bordas
- Limiarização (global e local)
- Segmentação orientada a regiões
- Representação e Descrição
- Esquemas de representação (código da cadeia, aproximações poligonais, assinaturas, esqueleto de uma região)
- Descritores (descritores básicos, descritores de Fourier, momentos, descritores regionais, textura)
- Morfologia Matemática
- Compressão de Imagens
- Fundamentos de compressão de imagens (redundância de codificação, redundância interpixel, redundância psicovisual)
- Compressão sem perdas
- Compressão com perdas
- Registro de Imagens
- Transformações geométricas
- Transformações espaciais
- Interpolação de imagens
- Correspondência entre imagens
- Classificação de Imagens
- Elementos de análise de imagens
- Padrões e classes de padrões
- Métodos de decisão (casamento, classificadores estatísticos, redes neurais, lógica nebulosa)
Aulas e Atendimento
O horário de atendimento será prestado antes ou após as aulas. Adicionalmente, os alunos poderão entrar em contato com o professor e com os monitores via e-mail para esclarecimento de dúvidas em relação ao conteúdo das aulas e dos trabalhos práticos.
Critérios de Avaliação
- Provas (60% da nota)
- Prova 1: 16 de maio de 2022
- Prova 2: 20 de junho de 2022
- Trabalhos (40% da nota)
- Trabalho 1: 13 de abril de 2022
- Trabalho 2: 11 de maio de 2022
- Trabalho 3: 08 de junho de 2022
- Trabalho 4: 29 de junho de 2022
Média das Provas: MProvas = (4*Prova1 + 6*Prova2) / 10
Média dos Trabalhos: MTrabalhos = média aritmética de todos os trabalhos
Média Final: MFinal = (6*MProvas + 4*MTrabalhos) / 10
Excepcionalmente neste semestre, provas teóricas não serão aplicadas. A avaliação do conteúdo da disciplina será realizada por meio de n trabalhos práticos T1,..., Tn.
A média final da disciplina será calculada como a média aritmética de todos os trabalhos.
Trabalhos Práticos
Os principais conceitos teóricos estudados na disciplinas serão explorados por meio de trabalhos práticos. Cada trabalho terá prazo compatível com sua complexidade, podendo variar de 1 a 3 semanas. Para preparar um trabalho, o aluno deverá desenvolver o algoritmo, implementar e testar o método, bem como elaborar um relatório sucinto contendo os principais aspectos abordados no trabalho.
Bibliografia
- Básica
- H. Pedrini, W.R. Schwartz. Análise de Imagens Digitais: Princípios, Algoritmos e Aplicações. Editora Thomson Learning, 2007.
- R.C. Gonzalez, R.E. Woods. Digital Image Processing. Prentice Hall, 2007.
- R.C. Gonzalez, R.E. Woods, S.L. Eddins. Digital Image Processing Using MATLAB. Gatesmark Publishing, 2009.
- R. Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 2011.
- B. Jähne. Digital Image Processing. Springer, 2002.
- N.D.A. Mascarenhas, F.R.D. Velasco. Processamento Digital de Imagens. Editora Kapelusz S.A, 1989.
- R. Jain, R. Kasturi, B.G. Schunck. Machine Vision. McGraw Hill, Inc, 1995.
- K.R. Castleman. Digital Image Processing. Prentice Hall, 1995.
- W.K. Pratt. Image Processing Algorithms. John Wiley & Sons, 1991.
- I. Pitas. Digital Image Processing Algorithms. Wiley-Interscience, 2007.
- Complementar
- A.K. Jain. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1989.
- J.R. Parker. Practical Computer Vision using C. John Wiley & Sons, Inc, 1994.
- D. Ballard, C.M. Brown. Computer Vision. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1982.
- M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle. Image Processing Analysis and Machine Vision. CL Engineering, 2007.
- R.M. Haralick, L.G. Shapiro. Computer and Robot Vision. Addison-Wesley Publishing Company, volume I, 1992.
- R.M. Haralick, L.G. Shapiro. Computer and Robot Vision. Addison-Wesley Publishing Company, volume II, 1993.
- J. Serra. Image Analysis and Mathematical Morphology. Academic Press, volume I, 1982.
- J. Serra. Image Analysis and Mathematical Morphology. Academic Press, volume II, 1988.
Notas e Frequências