Apresentação do Curso e da Área de Processamento de Imagem Digital
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- Fernanda Laranjeira Sequeira
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1 Apresentação do Curso e da Área de Processamento de Imagem Digital Instituto de Computação - UNICAMP afalcao@ic.unicamp.br
2 Introdução Este curso abordará conceitos e técnicas de processamento de imagem digital com o objetivo de preparar o aluno para cursos mais avançados de análise de imagens multi-dimensionals e/ou multi-paramétricas (fotografias, imagens de sensoriamento remoto, vídeo digital, imagens tomográficas, etc).
3 Fotografia com múltiplos planos de foco
4 Fotografia com múltiplos planos de foco
5 Fotografia com múltiplos planos de foco
6 Imagem de microscopia óptica Trabalho de Celso Suzuki e Jancarlo Gomes, UNICAMP, visando a automatização do diagnóstico de parasitos intestinais.
7 Imagem de sensoriamento remoto Trabalho de Jefersson Santos, UNICAMP, visando o reconhecimento de estágios/tipos de plantações de café.
8 Imagem de sensoriamento remoto Trabalho de Jefersson Santos, UNICAMP, visando o reconhecimento de estágios/tipos de plantações de café.
9 Imagens de tomografia computadorizada/ressonância magnética
10 Imagens de tomografia computadorizada/ressonância magnética
11 Imagens de tomografia computadorizada/ressonância magnética
12 Imagens de tomografia computadorizada/ressonância magnética
13 Imagens de tomografia computadorizada/ressonância magnética
14 Imagens de tomografia computadorizada/ressonância magnética
15 Image-based rendering Trabalho de Cha Zhang e Tsuhan Chen, Carnegie Mellon University, visando a construção de modelos de objetos com texturas obtidas de imagens reais e consequente síntese de cenas contendo esses objetos.
16 Image-based rendering Trabalho de Cha Zhang e Tsuhan Chen, Carnegie Mellon University, visando a construção de modelos de objetos com texturas obtidas de imagens reais e consequente síntese de cenas contendo esses objetos.
17 Sensores 3D para obtenção de modelos de objetos
18 Sensores 3D para obtenção de modelos de objetos
19 Sensores 3D para obtenção de modelos de objetos
20 Computação visual Computação visual é a grande área que envolve processamento, síntese, análise, visualização, e manipulação da informação visual.
21 Computação visual Computação visual é a grande área que envolve processamento, síntese, análise, visualização, e manipulação da informação visual. Uma imagem contém pixels, components, objetos e suas características (cor, forma, textura).
22 Computação visual Computação visual é a grande área que envolve processamento, síntese, análise, visualização, e manipulação da informação visual. Uma imagem contém pixels, components, objetos e suas características (cor, forma, textura). A síntese de imagem (cena) requer técnicas de Computação Gráfica.
23 Computação visual Computação visual é a grande área que envolve processamento, síntese, análise, visualização, e manipulação da informação visual. Uma imagem contém pixels, components, objetos e suas características (cor, forma, textura). A síntese de imagem (cena) requer técnicas de Computação Gráfica. A análise de imagem (cena) requer técnicas de Processamento de Imagem, Visão Computacional, e Aprendizado de Máquina.
24 Computação visual Computação visual é a grande área que envolve processamento, síntese, análise, visualização, e manipulação da informação visual. Uma imagem contém pixels, components, objetos e suas características (cor, forma, textura). A síntese de imagem (cena) requer técnicas de Computação Gráfica. A análise de imagem (cena) requer técnicas de Processamento de Imagem, Visão Computacional, e Aprendizado de Máquina. Outras disciplinas como álgebra linear, estatística, processamento de sinais, análise multivariada, otimização, e grafos são também fundamentais em Computação Visual.
25 Computação visual
26 Operadores de Processamento de Imagem
27 Programa da Disciplina Parte I: Fundamentos de imagem digital. Operações matemáticas e transformações radiométricas. Correlação, convolução, e filtragem linear no domínio espacial. Aprendizado de características em profundidade (deep learning). Transformada de Fourier, suas propriedades, e relação com outras transformadas espaço-frequência. Filtragem no domínio da frequência. Decomposição de imagem multi-escala e multi-direcional. Filtros não-lineares e operadores morfológicos. Árvores de componentes e filtros conexos. Agrupamento e classificação.
28 Programa da Disciplina Parte II: Segmentação de imagem: visão geral. Transformada imagem-floresta. Reconstrução morfológica e transformada de watershed. Segmentação de imagem por corte em grafos e modelos de objeto. Rotulação de componentes, transformada de distância Euclideana, e esqueletonização multi-escala. Transformações geométricas e interpolação. Alinhamento e registro de imagem. Otimização heurística para processamento de imagem (e.g., registro). Projeção e modelos de tonalização. Visualização de imagem 3D (rendering).
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