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Processamento Digital de ImagensAula 00 Prof. Diemesleno Souza Carvalho

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Ementa

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Ementa

Aspectos históricos, aplicações, representação e modelagem matemát ica de imagens d ig i ta is . Aqu is ição de imagens. Realce/melhoria de imagens no domínio da frequência espacial. Restauração de imagens. Processamento de imagens coloridas. Morfologia matemática. Segmentação. Visão computacional.

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Objetivos

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Objetivos

• Proporcionar aos alunos conhecimentos teóricos e práticos em Processamento Digital de Imagens;

• Util izar l inguagens de programação e frameworks como ferramentas de auxílio no processamento digital de imagens e visão computacional.

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Conteúdo Programático

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Conteúdo Programático

Unidade I- Introdução ao processamento digital de imagens;- Ambiente e bibliotecas;- Testando o ambiente (Carregando, mostrando e salvando imagens).

Unidade II- Básico sobre imagens;- O que é um pixel?- Visão geral sobre o sistema de coordenadas;- Acessando e manipulando pixels.

Unidade II- Desenhando;- Linhas, Retângulos e Círculos.

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Conteúdo Programático

Unidade IV- Processamento de imagens;- Transformação em imagens;- Translação;- Rotação;- Redimensionamento;- Flipping;- Cropping;- Aritmética em imagens;- Operações bitwise;- Máscara;- Divisão e Merge de canais de imagens;- Espaço de cores.

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Conteúdo Programático

Unidade V- Histogramas;- Utilizando OpenCV para computar histogramas;- Histogramas em escala de cinza;- Histogramas coloridos;- Equalização de histogramas;- Histogramas em Máscaras.

Unidade VI- Suavização e borrão;- Média;- Gaussiana;- Mediana;- Bilateral.

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Conteúdo Programático

Unidade VII- Thresholding (Limiar);- Limiar Adaptativo;- Otsu e Riddler-Calvard.

Unidade VIII- Gradientes e detecção de borda;- Laplaciano e Sobel;- Canny Edge Detector;- Contornos.

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Referências Básicas

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Referências Básicas

• GONZALEZ, Rafael C.; WOODS, Richard E. Digital image processing. Reading: Addison - Wesley, 1992.

• PRATT, William K. Digital image processing. New York:Wiley, 1991.

• BALLARD, Dana H. Computer vision. Prentice-Hall, 1982.

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Referências Complementares

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Referências Complementares

• PARKER Jim R. Algorithms for image processing and computer vision. New York: Wiley Computer, 1997.

• UMBAUGH, Scott E. Computer vision and image processing: A practical approach using CVIP tools. Upper Saddle River: Prentice-Hall,1999.

• CHELLAPPA, Rama; SAWCHUK, Alexander A.Digital image processing and analysis. IEEE Computer Society, 1985.

• CASTLEMAN, Kenneth R. Digital image processing. New Jersey: Prentice Hall, 1996.

• BOVIK, Alan C. The essential guide to image processing. Boston : Academic Press, 2009.

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Carga Horária

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Carga Horária

• Teórica: 33 horas aula;• Prática: 33 horas aula.

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Aulas

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Aulas

• Quartas-feiras das 13:10 até 14:50• Quintas-feiras das 13:10 até 14:50

• Primeira aula em 08/02/2017• Última aula em 06/07/2017

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Avaliações

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Avaliações

• T1 → 30/03 - quinta-feira → valor 8,00• P1 → 06/04 - quinta-feira → valor 25,00

• T2 → 04/05 - quinta-feira → valor 8,00• P2 → 11/05 - quinta-feira → valor 25,00

• T3 → 08/06 - quinta-feira → valor 9,00• P3 → 22/06 - quinta-feira → valor 25,00

Total 100,00

• Recuperação* → 29/06 - quinta-feira → valor 25,00

* Substitui a menor nota entre as Ps.

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Para ser aprovado...

…o aluno deverá ter no mínimo 75% de presença, e 60 pontos, sendo que:

Nota entre 0 e 59 = conceito R (reprovado) Nota entre 60 e 69 = conceito CNota entre 70 e 89 = conceito BNota entre 90 e 100 = conceito A

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Para ser reprovado...

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Para ser reprovado...

a) Chegue atrasado nas aulas;

b) Falte nas aulas;

c) Converse em sala sobre tópicos não relacionados à aula;

d) Faça atividades em sala que não são relacionados à aula(Facebook, Youtube, Jogos, outras disciplinas e etc);

e) Fique ouvindo música em sala;

f) Fique checando o celular em sala;

g) Não faça os exercícios propostos;

h) Não tive dúvidas com o professor;

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