UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASPRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO

COORDENADOR1A DE PÓS-GRADUAÇÃO STHCTOSBJSU

DISCIPLINA

Código DenominaçãoCrédito(s)

n

Carga Horária

Teórica Prática Total

PCC-XXX

5Q3

Processamento Digital de Imagens 4 60 0 60

DEPARTAMENTO PROFESSOR(ES)

Ciência da Computação André Vital Saúde

EMENTA: (Síntese do Conteúdo)

Introdução aos principais conceitos de Processamento Digital de Imagens e VisãoComputacional com uma ênfase em Morfologia Matemática. Fundamentos de imagens digitais;relações de vizinhança, rotulação, distância, operações lógicas e aritméticas; transformaçãogeométrica; 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 morfologiamatemática. Panorama geral das mais diversas abordagens usadas para o processmento deimagens. Aulas práticas usando linguagem Python.

ASSINATURA(S): m^c^^dr

Aprovado na Assembléia Departamental em -V0 / ç)" / ^J-V

Lavras, __/__/_

(*)15 horas/aulas teóricas = 1 crédito

15 horas/aulas práticas = 1 crédito

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CONTEÚDO PROGRAMATICO

1. Introdução.1.1. Apresentação do professor e dos alunos1.2. Apresentação do plano de curso.1.3. Metodologia de ensino-apredizagem e avaliação.1.4. A disciplina no currículo e integração com outras disciplinas.1.5. A disciplina de formação do profissional e da pessoa.

2. Introdução a processamento de imagens2.1. O que é processamento de imagens2.2. Diferentes abordagens para o processamento de imagens2.3. Fundamentos de imagens digitais

3. Conectividade

3.1. Relações de vizinhança3.2. Rotulação3.3. Distância

3.4. Operações lógicas e aritméticas

4. Transformação geométrica4.1. Transformações afins4.2. Rotação, translação e shear4.3. Mudança de escala

5. Processamento e medidas

5.1. Realce por processmento ponto a ponto5.2. Realce por processamento baseado em histograma5.3. Medidas baseadas em histograma

6. Cor, contraste e brilho

6.1. Introdução a cor, modelos de cor6.2. Contraste e brilho

6.3. Tabela de cores

6.4. Cores falsas

7. Filtragem espacial e no domínio da freqüência7.1. Convolucao discreta e periódica7.2. Transformada discreta de Fourier

7.3. Propriedades da TDF, teorema convolução7.4. Filtragem espacial e no domínio da freqüência

8. Segmentação de imagens8.1. Segmentação por threshold8.2. Filtros de detecção de borda

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1. Introdução.1.1. Apresentação do professor e dos alunos1.2. Apresentação do plano de curso.1.3. Metodologia de ensino-apredizagem e avaliação.1.4. A disciplina no currículo e integração com outras disciplinas.1.5. A disciplina de formação do profissional e da pessoa.

2. Introdução a processamento de imagens2.1. 0 que é processamento de imagens2.2. Diferentes abordagens para o processamento de imagens2.3. Fundamentos de imagens digitais

3. Conectividade

3.1. Relações de vizinhança3.2. Rotulação3.3. Distância

3.4. Operações lógicas e aritméticas

4. Transformação geométrica4.1. Transformações afins4.2. Rotação, translação e shear4.3. Mudança de escala

5. Processamento e medidas

5.1. Realce por processmento ponto a ponto5.2. Realce por processamento baseado em histograma5.3. Medidas baseadas em histograma

6. Cor, contraste e brilho6.1. Introdução a cor, modelos de cor6.2. Contraste e brilho

6.3. Tabela de cores

6.4. Cores falsas

7. Filtragem espacial e no domínio da freqüência7.1. Convolucao discreta e periódica7.2. Transformada discreta de Fourier

7.3. Propriedades da TDF, teorema convolução7.4. Filtragem espacial e no domínio da freqüência

8. Segmentação de imagens8.1. Segmentação por threshold8.2. Filtros de detecção de borda

8.3. Filtros por wavelets8.4. Métodos baseados em equações de derivadas parciais

9. Morfologia matemática9.1. Erosão e dilatação9.2. Abertura e fechamento

9.3. Gradiente morfológico9.4. Segmentação por morfologia matemática: watershed

10. Diferentes abordagens para o processamento de imagens: visão geral10.1. Abordagens por equações de derivadas parciais10.2. Abordagens por grafos10.3. Abordagens estatísticas

11. Aulas práticas usando linguagem Python11.1. Introdução à linguagem Python11.2. Caixa de ferramentas de processamento de imagens em Python11.3. Manipulação de imagens em Python11.4. Slices, pad, crop, xadrez.11.5. Filtros espaciais e no domínio da freqüência11.6. 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 3rdEdition, 2007. ISBN 978-01-3168-728-8. (versão original)

Gonzalez, R. C. e Woods, R. E. "Processamento Digital de Imagens ", PearsonEducation. 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", SPIETutorial 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 ofComputer Vision.http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/

Curso DIP no Khoros

http://www.dca.fee.unicamp.br/dipcourse

Vision Bibliographyhttp://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliographv/contents.html