DEPARTAMENTO DE FÍSICA

 

Análise e Processamento de Imagem - EF+EB

Ano letivo: 2011-2012
Especificação técnica - ficha curricular

Elementos especificos
código da disciplinaciclo de estudossemestre lectivocréditos ECTSlíngua de ensino
2003545116pt


Objectivos formativos
O curso tem como objectivos principais transmitir conhecimentos que permitam aos alunos:
1) compreender os fundamentos teóricos do processamento de imagens digitais, incluindo o seu contexto na aquisição e análise de imagens biomédicas e algumas das suas técnicas principais, e
2) desenvolver capacidades que lhes permitam aplicar na prática estes conhecimentos, dominando ferramentas adequadas de processamento de imagens, incluindo uma linguagem de programação especializada.

Programa genérico mínimo
Programa teórico:

1. Introdução (*)
O processamento digital de imagem, suas sub-áreas e aplicações. As imagens digitais em biomedicina: evolução e contexto actual. O sistema visual humano e elementos de percepção visual. Componentes de um sistema de processamento digital de imagem.

2. Fundamentos da imagem digital (*)
Processos de formação de imagem. Aberturas, lentes. Formas de aquisição de imagem. Elementos sobre câmaras e técnicas utilizadas em imagiologia biomédica. Digitalização de imagens: amostragem, quantização. Teorema da amostragem. Representação binária, armazenamento e visualização de imagens digitais. Modos de visualização de imagens. Profundidade de imagem. Caracterização de imagens: contraste, resolução, PSF, MTF, relação sinal/ruído, histograma, outros conceitos. Elementos de teoria da informação e de compressão de dados. Relações entre pixeis, vizinhanças, conectividade, regiões.

3. Processamento no domínio espacial
Histogramas, equalização, melhoramento de imagem. Filtragem espacial. Tipos de filtros. Alisamento, sharpening, convolução. Filtros lineares e não lineares.

4. Processamento no domínio espectral
Características das Transformadas de Fourier 2D. Correspondência com o domínio espacial. Filtros. Passa-alto, passa-baixo, banda-banda, rejeita-banda e sua implementação. Zero Padding. FFT. Teorema da convolução e da correlação.

5. Restauro de imagem
Modelo do processo de degradação/restauro da imagem. Modelos de ruído. Algumas distribuições de densidade de probabilidade. Desconvolução.

6. Processamento da cor
Modelos de cor. RGB, CMY, CMYK, HSI. Pseudocor.

7. Processamento da forma e segmentação
Dilatação, erosão. Detecção/extracção de pontos, linhas, vértices, contornos e outros algoritmos. Transformada de Hough. Regiões de interesse 2D e 3D. Crescimento de regiões.

8. Reconstrução de imagem (*)
Organização dos dados; Transformada de Radon; projecção e retroprojecção; Métodos analíticos: FBP, técnicas utilizando transformadas de Fourier. Métodos iterativos: ART, ML-EM, OSEM. Reconstrução 2D e 3D. Técnicas de rebinning. Aspectos práticos da implementação de algoritmos de reconstrução.

9. Outras técnicas
Alinhamento de imagens. Fusão de imagens.


Programa prático:

1. Domínio de uma linguagem de programação (IDL e/ou MATLAB) para processamento e visualização de imagens.

Pré-requisitos
Conhecimentos básicos de programação e de processamento digital de sinal.

Competências genéricas a atingir
. Competência em análise e síntese;
. Conhecimentos de informática relativos ao âmbito do estudo;
. Competência para resolver problemas;
. Competência em aplicar na prática os conhecimentos teóricos;
. Uso da internet como meio de comunicação e fonte de informação;
. Competência em raciocínio crítico;
. Competência em aprendizagem autónoma;
. Criatividade;
. Competência em autocrítica e auto-avaliação;
(por ordem decrescente de importância)
Horas lectivas semestrais
aulas teóricas30
aulas práticas laboratoriais28
orientação tutorial2
total horas lectivas60

Método de avaliação
Projecto10 %
Mini testes20 %
Exame70 %

Bibliografia de referência
Livro de referência:
R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 2nd ed., 2001

Outros livros:
Rangaraj M R, Biomedical Image Analysis, CRC Press, 2005
R. C. Gonzalez, R. E. Woods, S. L. Eddins, Digital Image Processing using Matlab, Prentice Hall, 2004
Anil J. Kain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1989

Método de ensino
- Exposição oral com recurso a meios audiovisuais
- Exemplos explorando fontes adicionais, incluindo Internet e investigação de ponta na área
- Discussão em grupo de problemas práticos
- Resolução de problemas de programação
- Realização de testes práticos frequentes
- Realização de trabalhos individuais (um projecto de programação com relatório ou um trabalho escrito sobre um tema)

Recursos específicos utilizados
Datashow (aulas teóricas e práticas).
Computadores com IDL/MATLAB instalado (aulas práticas).