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.

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