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Risorse bibliografiche
Risorsa bibliografica obbligatoria
Risorsa bibliografica facoltativa
Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2015/2016
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Insegnamento 091113 - DIGITAL IMAGE PROCESSING
Docente Caglioti Vincenzo
Cfu 5.00 Tipo insegnamento Monodisciplinare

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Insegnamento
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - CO (482) COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING - INGEGNERIA INFORMATICA*AZZZZ091113 - DIGITAL IMAGE PROCESSING
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (486) ENGINEERING PHYSICS - INGEGNERIA FISICA*AZZZZ091113 - DIGITAL IMAGE PROCESSING

Programma dettagliato e risultati di apprendimento attesi

Aims and learning outcomes

The course provides an introduction to image processing. In the first part, the course discusses visual perception and acquisition of digital images. Then, students will learn how to master the basic image processing tools, covering both spatial-domain processing (e.g. histograms, linear filtering, morphological filtering) and transform-domain processing (e.g. Fourier). In the second part, these tools are applied in the field of image analysis, restoration and retrieval. Exercise sessions based on Matlab will allow students to test the methods learnt in class on real datasets.

 

Syllabus

 

  • Visual Perception 
  • Image acquisition (sampling and quantization) 
  • Processing in the spatial domain (point-wise operations, histograms, spatial filtering) 
  • Processing in the frequency domain (DFT, frequency domain filtering) 
  • Sampling 
  • Edge detection 
  • Image segmentation 
  • Image restoration 
  • Content-based image retrieval 

 

Exercise sessions

Exercise sessions enable student to improve their understanding of the concepts learnt during the lectures. The proposed examples of applications are based on Matlab®.

 

Prerequisites

Bachelor in Computer Engineering, or related fields.

 

Teachning material

Lecture slides in electronic format covering the whole course will be distributed on the course web site in the BeeP portal

Note Sulla Modalità di valutazione

Written exam:

-       70% paper based

-       30% computer based

In case of low attendance to exam sessions, an oral exam might replace the written exam.


Bibliografia
Risorsa bibliografica obbligatoriaR. C. Gonzalez, R. H. Woods, Digital Image Processing, Editore: Prentice Hall, Anno edizione: 2007
Risorsa bibliografica facoltativaR. C. Gonzalez, R. H. Woods, S. L. Eddins, Digital Image Processing using Matlab, Anno edizione: 2009

Mix Forme Didattiche
Tipo Forma Didattica Ore didattiche
lezione
30.0
esercitazione
20.0
laboratorio informatico
0.0
laboratorio sperimentale
0.0
progetto
0.0
laboratorio di progetto
0.0

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Inglese
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
Disponibilità di libri di testo/bibliografia in lingua inglese
Possibilità di sostenere l'esame in lingua inglese
Disponibilità di supporto didattico in lingua inglese
schedaincarico v. 1.6.1 / 1.6.1
Area Servizi ICT
28/02/2020