Processamento Digital de Imagens

Código: PGEE-5540
Curso: Mestrado em Engenharia Elétrica
Créditos: 3
Carga horária: 45
Ementa: Conceitos básicos em processamento de imagens: Introdução, conceitos fundamentais, sistemas de processamento de imagens, aplicações, sistema visual humano, amostragem e quantização, efeitos de “aliasing”, representação de imagens digitais, imagens binárias  imagens em tons de cinza, relações básicas entre pixels, vizinhança e conectividade, relações de conjuntos, operações lógicas e aritméticas, implementações rápidas, introdução aos modelos geométricos de imagens.
Aplicação de transformações em imagens: a abordagem por sistemas lineares, representação por funções harmônicas, a transformada de Fourier e suas propriedades, operação de convolução, função de transferência ótica e modulada, complexidade computacional e aspectos algorítmicos das transformações, outros tipos de transformadas (SLANT, HAAR, DST, DCT, etc.) e suas aplicações.
Probabilidade e estatística em processamento de imagens: Sinais aleatórios, Funções de distribuição e densidade de probabilidade, Processos estacionários e campos aleatórios de Markov, aspectos estatísticos das transformadas KLT e DCT, análise de complexidade computacional, aspectos estatísticos de amostragem e quantização.
Realce e Pré-processamento de imagens: Métodos espaciais  frequenciais, filtragem linear e não linear, operadores lineares e não lineares, realce por processamento pontual e espacial, determinação de filtros frequenciais, máscaras de convolução espacial, aspectos algorítmicos, processamento de imagens coloridas.
Introdução à Compressão de imagens: Introdução à teoria de informação, modelos de compressão, compressão sem perda e com perda, exemplos.
Técnicas de segmentação: Conceitos básicos de segmentação, operadores de detecção de desconuidades, ponto linha e borda, detecção de contornos, processamento local  global, transformada de Hough, técnicas de seleção de limiar, segmentação orientada a regiões.
Técnicas de representação e descrição: Código cadeia, aproximação poligonal, assinaturas de objetos, esqueletização de regiões, descritores de contornos em geral, descritores de regiões em geral, variância  invariância a rotação, introdução à morfologia matemática.
Introdução ao Reconhecimento de padrões: Classificação estatística: técnicas supervisionadas x não supervionadas, abordagem clássica x bayesiana: estimadores de verossimilhança e bayesianos, redes neuais, Métodos estruturais
Bibliografia: R. C. Gonzalez, R. E. Woods, “Digital Image Processing”, Addison-Wesley, 2000, 2ª. Edição.

Linda Shapiro, “Computer Vision”, Prentice Hall, 2001.

J. S. Lim, "Two-Dimensional Signal and Image Processing,"Prentice-Hall, NJ, 1990.
W. K. Pratt, “Digital Image Processing”, A Wiley IntersciencePublication, second Edition, 1991.
K. R. Castleman, "Digital Image Processing", Prentice Hall,:NJ, 1996.
R. C. Bracewell, " Two-Dimensional Imaging", Prentice-Hall,:NJ, 1995.
A. K. Jain, "Fundamentals ao Digital Image Processing", Prentice Hall, NJ: 1989.
Revistas: IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Signal Processing, ,
Referências Bibliográficas – alguns comentários:
R. C. Gonzalez, R. E. Woods, “Digital Image Processing”, 2ª. Edição, Addison-Wesley, 2000.
Linda Shapiro, “Computer Vision”, Prentice Hall, 2001.
Livro com enfoque moderno, sobretudo em se tratando de segmentação por agregar técnicas de reconhecimento de padrões.
J. S. Lim, "Two-Dimensional Signal and Image Processing,"Prentice-Hall, NJ, 1990. Comentário: Para quem possui background em PDS é um ótimo livro pois trata PI muito no domínio espectral. Bom material sobre estimação e quantização de Imagens.
W. K. Pratt, “Digital Image Processing”, A Wiley IntersciencePublication, second Edition, 1991. Comentário: Aborda alguma coisa sobre morfologia matemática, filtragem espacial e frequencial, modelos estocásticos de imagens. Um pouco econômico nas palavras mas trata bem o problema do efeito de bordas na filtragem.
K. R. Castleman, "Digital Image Processing", Prentice Hall,:NJ, 1996. Comentário: Tem muita coisa interessante sobre filtragem, fala um pouco da parte ótica e da aplicação de wavelets em processamento de imagens.
R. C. Bracewell, " Two-Dimensional Imaging", Prentice-Hall,:NJ, 1995. Comentário: Aborda aspectos genéricos em relação à imagens 2D em geral, define muito claramente convolução, correlação 2d. Tem um capítulo dedicado à tomografia computadorizada e fala mais de outros tipos de sinais 2d como radar, array de antenas, etc. Bracewell é autor de um livro sobre transf. de Fourier que, apesar deantigo é clássico.
G. H. Granlund e H. Knutsson,: "Signal Processing for Computer Vision", Kluwer, 1995. Comentário: Livro com enfoque um pouco mais moderno, dando muita ênfase à parte dedetecção e estimação local de amplitude, fase e frequência de imagens. Livro muito interessante.
A. K. Jain, "Fundamentals ao Digital Image Processing", Prentice Hall, NJ: 1989. Comentário: Livro muito completo porém sucinto nas explicações. Fala um pouco de tudo inclusive da obtenção de modelos estocásticos de imagens por meio de Campos aleatórios de Markov (Markov Randon Fields). Fala de quantização, compressão, filtragem estocástica, reconstrução, reconstrução a partir de projeções - tomografia, etc. Muito interessante mas explica pouco. Bom para ser como um handbook.

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