Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
DISCIPLINA |
| Tipo de Disciplina: |
REGULAR |
| Forma de Participação: |
DISCIPLINA REGULAR |
| Unidade Responsável: |
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (11.01.06.27) |
| Código: |
CCM-312 |
| Nome: |
PROCESSAMENTO DE IMAGENS E VISÃO COMPUTACIONAL |
| Carga Horária Teórica: |
0 h. |
| Carga Horária Prática: |
48 h. |
| Carga Horária Estudo Individual: |
96 h. |
| Carga Horária Dedicada do Docente: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
144 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Não |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Permite Múltiplas Aprovações: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
3 |
| Ementa/Descrição: |
Ótica, radiometria (incluindo modelos de cor) e formação de imagens (amostragem e quantização). Sensores: Visão, câmeras CCD, scanner, tomógrafos, radar, ultra-som, profundidade, laser, etc. Lista de Aplicações: processamento de documentos (OCR, WEB, etc.), reconhecimento de faces, mamografia, reconstrução 2D, reconstrução 3D, análise de imagens de microscopia (biologia, metalografia, etc.), bases de dados multimídia, vídeo digital, análise de estrutura, mecânica por movimento, visão robótica, reconhecimento de placas de veículos, etc. Lista de problemas: Processamento de Imagens (filtragem, segmentação, realce, codificação, restauração, registro, fusão, descrição quantitativa, visualização (colorida ou em níveis de cinza)). Visão 2D (texturas, análise de formas, classificação). Visão 3D (calibração e geometria, análise no espaço-tempo, movimento, estéreo, profundidade, formas pelo sombreamento, visão ativa, interpretação de cenas). Topologia Digital. Estatística e Operações Pontuais. Transformações Lineares: Fourier, Wavelets. Transformações Não Lineares. Morfologia Matemática. Reconhecimento de Objetos. |
| Referências: |
1. FORSYTH, David A; PONCE, Jean; PONCE. Computer vision: a modern approach. Upper Saddle River, USA: Prentice Hall, c2003. xxv, 693. (Prentice Hall series in artificial intelligence). ISBN 9780130851987.
2. GONZALEZ, Rafael C.; WOODS, Richard E. Digital image processing. 3. ed. New Jersey, USA: Pearson/Prentice Hall, c2008. xxii, 954 p., il. ISBN 9780131687288.
3. PRATT, William K. Digital image processing: PIKS Scientific inside. 4. ed. New York, USA: Wiley-Interscience, c2007. xix, 782. ISBN 9780471767770.
4. KONG T. Y.; ROSENFELD, A. Digital topology: Introduction and survey, Computer Vision, Graphics and Image Processing, 48 (1989), 357-393.
5. SERRA, J. Image Analysis and Mathematical Morphology Part I. Academic Press, 1982.21
6. DUDA, R. O.; HART, P. E.. Pattern Classification and Scene Analysis. John Wiley and Sons, 1973.
7. BRIGHAM, E. Oran. The fast Fourier transform and its applications. Upper Saddle River, USA: Prentice Hall, c1988. xvi, 448 p., il. (Prentice Hall signal processing series). ISBN 9780133075052.
8. RUSS, J. C.. Image Processing. CRC Press, 1995.
9. COSTER, M.; CHERMAT, S. L.. Précis d’Analyse d’Images. Centre National de la Recherche Scientifique, Paris, 1985.
10. CASTLEMAN, Kenneth R. Digital image processing. Upper Saddle River, USA: Prentice Hall, 1996. xviii, 667 p., il. ISBN 9780132114677. |
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