Processamento Digital de Imagens - diemesleno.com.br · Ementa Aspectos históricos, aplicações, representação e modelagem matemática de imagens digitais. Aquisição de imagens.

Processamento Digital de Imagens

Aula 00 Prof. Diemesleno Souza [email protected]://www.diemesleno.com.br

Ementa

Ementa

Aspectos históricos, aplicações, representação e modelagem matemática de imagens digitais. Aquisição de imagens. Realce/melhoria de imagens no domínio da frequência espacial. Restauração de imagens. Processamento de imagens coloridas. Morfologia matemática. Segmentação. Visão computacional.

Objetivos

Objetivos

• Proporcionar aos alunos conhecimentos teóricos e práticos em Processamento Digital de Imagens;

• Utilizar linguagens de programação e frameworks como ferramentas de auxílio no processamento digital de imagens e visão computacional.

Conteúdo Programático

Conteúdo Programático

Unidade I- Introdução ao processamento digital de imagens;- Ambiente e bibliotecas;- Testando o ambiente (Carregando, mostrando e salvando imagens).

Unidade II- Básico sobre imagens;- O que é um pixel?- Visão geral sobre o sistema de coordenadas;- Acessando e manipulando pixels.

Unidade II- Desenhando;- Linhas, Retângulos e Círculos.

Conteúdo Programático

Unidade IV- Processamento de imagens;- Transformação em imagens;- Translação;- Rotação;- Redimensionamento;- Flipping;- Cropping;- Aritmética em imagens;- Operações bitwise;- Máscara;- Divisão e Merge de canais de imagens;- Espaço de cores.

Conteúdo Programático

Unidade V- Histogramas;- Utilizando OpenCV para computar histogramas;- Histogramas em escala de cinza;- Histogramas coloridos;- Equalização de histogramas;- Histogramas em Máscaras.

Unidade VI- Suavização e borrão;- Média;- Gaussiana;- Mediana;- Bilateral.

Conteúdo Programático

Unidade VII- Thresholding (Limiar);- Limiar Adaptativo;- Otsu e Riddler-Calvard.

Unidade VIII- Gradientes e detecção de borda;- Laplaciano e Sobel;- Canny Edge Detector;- Contornos.

Referências Básicas

Referências Básicas

• GONZALEZ, Rafael C.; WOODS, Richard E. Digital image processing. Reading: Addison - Wesley, 1992.

• PRATT, William K. Digital image processing. New York:Wiley, 1991.

• BALLARD, Dana H. Computer vision. Prentice-Hall, 1982.

Referências Complementares

Referências Complementares

• PARKER Jim R. Algorithms for image processing and computer vision. New York: Wiley Computer, 1997.

• UMBAUGH, Scott E. Computer vision and image processing: A practical approach using CVIP tools. Upper Saddle River: Prentice-Hall,1999.

• CHELLAPPA, Rama; SAWCHUK, Alexander A.Digital image processing and analysis. IEEE Computer Society, 1985.

• CASTLEMAN, Kenneth R. Digital image processing. New Jersey: Prentice Hall, 1996.

• BOVIK, Alan C. The essential guide to image processing. Boston : Academic Press, 2009.

Carga Horária

Carga Horária

• Teórica: 33 horas aula;• Prática: 33 horas aula.

Aulas

Aulas

• Terças-feiras das 13:10 até 16:50

• Primeira aula em 31/07/2018• Última aula em 18/12/2018

Avaliações

Avaliações

• 2 ou 3 atividades para realizar em sala.

Total 100,00

• Recuperação* → 11/12 - terça-feira → valor 25,00

* Substitui a menor nota entre as atividades.

Para ser aprovado...

Para ser aprovado...

…o aluno deverá ter no mínimo 75% de presença, e 60 pontos, sendo que:

Nota entre 0 e 59 = conceito R (reprovado) Nota entre 60 e 69 = conceito CNota entre 70 e 89 = conceito BNota entre 90 e 100 = conceito A

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