Nível
Graduação
Nome da disciplina
Álgebra de Imagens
Número de Créditos
4
Oferecimento
A Critério da Unidade
Pré-requisito
MA327 + MA211 + MC102
Ementa
Estruturas algébricas pertinentes; imagens digitais e conceitos básicos de álgebra de imagens; histogramas e filtros; detecção de bordas; limiarização; alguns aspectos teóricos e práticos da morfologia matemática; transformadas lineares; descritores de imagens; redes neurais clássicas, morfológicas e convolucionais; tópicos em Deep Learning e afins.
Conteúdo / Programa
Objetivo: 1. Introdução ao processamento de imagens digitais.<br><br>2. Introdução a estruturas algébricas.<br><br>3. Definição e conceitos básicos da álgebra de imagens.<br><br>4. Histogramas e filtros. Detecção de bordas e suavização.<br><br>5. Limiarização e conceitos básicos de segmentação de imagens.<br><br>6. Operações morfológicas.<br><br>7. Transformadas lineares.<br><br>8. Descritores de imagens.<br><br>9. Redes neurais clássicas, morfológicas e convolucionais.<br><br>10. Tópicos em Deep Learning e afins.
Referência Bibliográfica
[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, e Steven L. Eddins. Digital Image Processing Using MATLAB. Gatesmark Publishing, 2a ed., 2009.<br>[2] G. X. Ritter e Joseph N. Wilson. Handbook of Computer Vision Algorithms in Image Algebra. CRC Press, 2a ed., 2001.<br>[3] Pierre Soille. Morphological Image Analysis: Principles and Applications. Springer, 2a ed., 2004.<br>[4] Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, e Aaron Courville. Deep Learning. MIT Press, 2016.<br>[5] Petros Maragos. Lattice image processing: A unification of morphological and fuzzy algebraic systems. J Math Imaging Vis, 22:333–353, 2005.<br>[6] Peter Sussner e Estevão Laureano Esmi. Morphological perceptrons with competitive learning: Lattice-theoretical framework and constructive learning algorithm. Information Sciences, 181(10):1929–1950, 2011.<br>[7] Marcos Eduardo Valle, Peter Sussner, e Alex S. Santos. Morphological Associative Memories, páginas 1–20. American Cancer Society, 2018.<br>[8] Jean-Charles Pinoli. Mathematical Foundations of Image Processing and Analysis. Wiley-ISTE, 2014.<br>[9] Jennifer L. Davidson. Foundation and applications of lattice transforms in image processing. Em Peter W. Hawkes (editor), Image Mathematics and Image Processing, volume 84 of Advances in Electronics and Electron Physics, páginas 61–130. Academic Press, 1992.
Forma de Avaliação
Por nota e frequência
