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. Sistemas visuais de outros seres vivos e paralelismo com sistemas de visão artificial. 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.

3. Processamento no domínio espacial
Histogramas, equalização, transformações ponto-a-ponto, melhoria 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. Processamento da cor
Modelos de cor. RGB, CMY, CMYK, HSI. Pseudocor.

6. Processamento da forma e segmentação
Relações entre pixeis, vizinhanças, conectividade, regiões.
Operadores dilatação, erosão, open, close.

7. Reconstrução de imagem
Organização dos dados; Transformada de Radon; projecção e retroprojecção; Ruído; Estatística de Poisson; 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.

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Programa prático:
1. Domínio de uma linguagem de programação para processamento e visualização de imagens (IDL).

Livro seguido:
• R. C. Gonzalez and R. E. Woods, “Digital Image Processing”, Prentice Hall, 2nd ed., 2001 (caps. 1-4, partes do cap. 6 e 9)




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