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Elaborazione delle immagini

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Docente: Alfredo Petrosino

Guest Lecturer: Gabriella Sanniti di Baja


Obiettivi del Corso

Il corso ha lo scopo fondamentale di fornire all'allievo le conoscenze delle problematiche e i metodi di analisi di immagini singole ed in movimento. L'obiettivo è di fornire strumenti concettuali e algoritmi di base che consentano di identificare gli elementi di interesse in immagini di scene reali, nonché metodi di elaborazione di immagini matematicamente più sofisticati, quali l'estrazione di informazione da sequenze di immagini e tecniche introduttive di visione artificiale. L' attività di laboratorio comprende l'uso di ImageJ (in Java) allo scopo di illustrare gli algoritmi presentati e realizzare progetti di gruppo.


Programma del corso

Il segnale immagine: Concetti fondamentali del segnale immagine. Formazione di un'immagine: casi di studio immagine biomedica e da telerilevamento. Campionamento e
quantizzazione. Richiami su Trasformate continua e discreta di Fourier.
Tecniche di analisi nel dominio spaziale: Tecniche puntuali per il miglioramento della qualità.
Tecniche basate sull'istogramma: equalizzazione e specificazione dell'istogramma.
Tecniche di filtraggio lineari passa-alto, passa-banda e passa-basso nel dominio spaziale.
Tecniche di filtraggio non lineari: filtro mediano.
Tecniche di analisi nel dominio delle frequenze: Tecniche di filtraggio lineari bassa-alto, bassabanda, passa-basso nel dominio delle frequenze. Tecniche di windowing per la
progettazione di filtri FIR.
Tecniche di segmentazione: Tecniche basate sul contorno: estrazione di edge. Tecniche basate sulla regione: approcci split & merge e region growing.
Elementi di morfologia matematica: Operatori morfologici di base per immagini binarie e per immagini a livelli di grigio. Trasformata distanza.
Etrazione di caratteristiche: Criteri di selezione delle caratteristiche. Caratteristiche del contorno, della regione e topologiche. Stima del movimento in sequenze di immagini.
Metodi basati sulla correlazione. Metodi basati sul flusso ottico. Tecniche di segmentazione che utilizzano la stima del movimento.
Il colore: Concetti di base di fotometria e colorimetria: l'osservatore fotometrico standard, l'osservatore colorimetrico standard, spazi colore (RGB, HSV, CYB), algoritmi di
segmentazione statistici non supervisionati: nearest neighbour, K-nearest neighbour, Cmeans.

Rappresentazione di forme 2D e 3D (Lecturer: Gabriella Sanniti di Baja, Istituto di Cibernetica del CNR, Pozzuoli, Napoli)


Orario

  • Martedì, ore 11-13, Lab. 2 (Centro Direzionale Isola C4)
  • Giovedì, ore 11-13, Lab 2 (Centro Direzionale Isola C4)

Materiale didattico

I lucidi (formato .pdf) di tutte le lezioni sono disponibili sul sito internet del corso (servizio di dispense online: http://e-scienzeetecnologie.uniparthenope.it/moodle/course/view.php?id=66).


Testi

Libri di testo

R. Gonzalez, R. Woods: Digital image processing. Prentice Hall, 2nd Edition.

E. Trucco, A. Verri, Introduction Techniques for 3D Computer Vision

Appunti delle lezioni disponibili preso il sito ufficiale del Corso di Laurea in Informatica.

Libri di consultazione

Vaughan R. A. ed., Pattern recognition and image processing in physics, Adam Hilger, 1990.

Oppenheim A. V., Shafer R. W., Digital Signal processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J, 1975.

Gonzalez R. C, Woods R. E., Digital Image Processing, Addison-Wesley Publishing, 1993.

Jain A.K., Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1989.

Links ai libri di testo

R. Gonzalez, R. Woods: Digital image processing. Prentice Hall, 2nd Edition.


Modalità d'esame

L'esame consiste nello svolgimento di un progetto, nella sua discussione e di una prova orale.

La discussione del progetto contribuisce a 15/30 (Progetto B) oppure a 20/30 (Progetto A) del voto finale, la tprova orale ai restanti 20/30.


Progetti

I progetti sono presenti al link progetti.


Avvisi

Giugno 2009

E' disponibile la lista dei progetti per l'a.a. 2008/09.


Per informazioni:

Prof. Alfredo Petrosino This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it specificando nel Subject: ELIM

 

ICIAP 2013

17th International Conference on
Image Analysis and Processing
September 11-13, 2013 Naples, Italy
 

PhD Studentship in Machine Learning for Computer Vision

 

 

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