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Objetivo Geral:

Passar ao aluno uma visão de geral dos métodos de processamento de imagens digitais, das técnicas de análise e reconhecimento de imagens. Propiciar ao aluno experiência prática na utilização destes métodos e técnicas através de trabalhos teóricopráticos; ao final do curso o aluno deve estar apto a empregar o conhecimento aprendido.

1. Fundamentos: Percepção Visual e Formação da Imagem. Amostragem e Quantização
2. Relações entre Elementos da Imagem
3. Operações Aritméticas e Lógicas Básicas: Exemplos e Problemas
4. Histogramas.Seleção de limiar por histograma. Limiar (Thresholding) adaptativo. Alongamento de contraste. Equalização de
histograma. Equalização adaptativa de histograma
5. Transformações de Imagens
6. Introdução à Transformada de Fourier: Propriedade. Transformada Discreta de Fourier Bidimensional. Transformada Rápida de
Fourier: Algoritmos e Implementações
7. Outras Transformações: Exemplos e Problemas
8. Realce de Imagens
9. Domínios Espaço e Frequência
10. Operações Pontuais: Transformações da Intensidade dos Elementos da Imagem
11. Transformações do Histograma
12. Operações Aritméticas com Imagens
13. Filtragem no Domínio Espaço: Filtros para a Supressão de Ruído. Filtros para o Realce de Detalhes. Filtros Baseados em
Estatísticas de Ordem e Adaptativos
14. Filtragem no Domínio Frequência: Filtros Passa-Baixas. Filtros Passa-Altas. Filtragem Usando Homomorfismo
15. Realce de Imagens a Cores: Exemplos e Problemas
16. Restauração de Imagens: Modelos para a Degradação de Imagens. Filtragem pelo Mínimo Erro Médio Quadrado (Wiener).
Outros Métodos de Restauração. Exemplos e Problemas
17. Segmentação de Imagens: Detecção de Descontinuidades. Descontinuidades em Imagens a Cores. Conectando Descontinuidades:
Transformada de Hough. Outros Métodos .
18. Limiarização
19. Métodos de Segmentação Orientados à Regiões: Crescimento de Regiões. Divisão e Agregação de Regiões. Métodos de
Relaxação. Rotulação de Regiões Usando Elementos Conexos. Segmentação de Regiões Texturadas. Exemplos e Problemas .
20. Representação e Descrição: Representação de Formas. Representação de Regiões .
21. Texturas Monocromáticas e a Cores
22. Conceitos de Morfologia Matemática: Exemplos e Problemas
23. Reconhecimento e Interpretação
24. Elementos de Análise de Imagens
25. Padrões e Classes: Reconhecimento de Padrões em Imagens
26. Interpretação de Imagens: Visão de Máquina. Exemplos e Problemas

Bibliografia Básica:

• SOLOMOM, C. and BRECKON, T. Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab, Chichester, UK: John Wiley & Sons, 2010. 344p, ISBN 9780470844724. FORSYTH, David A. PONCE, Jean . Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition). Prentice Hall, 2011, 792p. ISBN 013608592X. GONZALEZ, Rafael C., WOODS, Richard E. Digital image processing. 3. ed. Upper Saddle River: Perason Prentice Hall, 2008. 954 p. ISBN 9780131687288.
• RUSS, John C. The image processing handbook. 5. ed. Boca Raton: CRC Taylor & Francis, 2007. 817 p. ISBN 0849375542.

Bibliografia Complementar:

• JAIN, Anil K. Fundamentals of digital image processing. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1989. 459 p. (Prentice Hall Information and system sciences series / editor Thomas Kailath) ISBN 0133361659.
• CASTLEMAN, Kenneth R. Digital image processing. Upper Saddle River: Prentice Hall, 1996. 667 p. ISBN 0132114674.
• RICHARDS, John A., JIA, Xiuping. Remote sensing digital image analysis: an introduction . 4th ed. Berlin. Springer-Verlag, 2006. 439 p. ISBN 9783540251286.