IMAGE PROCESSING AND RECOGNITION

IMAGE PROCESSING AND RECOGNITION

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iten
Codice
90141
ANNO ACCADEMICO
2019/2020
CFU
10 cfu al 2° anno di 10378 INTERNET AND MULTIMEDIA ENGINEERING (LM-27) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
ING-INF/03
SEDE
GENOVA (INTERNET AND MULTIMEDIA ENGINEERING)
moduli
materiale didattico

PRESENTAZIONE

Il principale obiettivo del corso è fornire una conoscenza di base sull'elaborazione lineare e non-lineare di immagini. E' inoltre prevista la discussione di casi di studio in applicazioni reali.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso offre un’introduzione al mondo dell’elaborazione digitale delle immagini.

L’analisi e l’elaborazione di immagini digitali ha importanti applicazioni in diversi domini applicativi: telerilevamento (immagini da satellite), imaging medico, telecomunicazioni, riconoscimento di caratteri, fotografia pubblicitaria, analisi di oggetti storico-artistici. Negli ultimi anni la potenza di calcolo messa a disposizione anche da economici dispositivi portatili permette di usufruire di algoritmi di elaborazione di immagini in qualsiasi momento.

Dopo un’introduzione sulle immagini digitali trattando le definizioni di pixel, canali di colore, quantizzazione e risoluzione, viene proposto un approfondimento riguardo alcuni tra gli spazi colore più diffusi, i metodi di trasformazione tra l’uno e l’altro, con particolare riferimento alla percezione umana.

Il corso illustra le tecniche fondamentali relative al miglioramento dell’immagine secondo finalità specifiche: controllo della luminosità, del contrasto, thresholding, equalizzazione dell’istogramma e riduzione del rumore. In particolare sono presentate le soluzioni per ridurre il disturbo a seconda della tipologia di rumore, anche con analisi nel dominio della frequenza. A tal proposito vengono introdotte le basi teoriche della Discrete Fourier Transform (DFT) bidimensionale. 

L’applicazione di numerose tecniche di filtraggio viene illustrata in modo teorico a lezione e successivamente implementate a livello software durante alcune esercitazioni di laboratorio. 

Tra le tecniche illustrate vengono proposti in modo approfondito metodi per riconoscimento dei contorni, segmentazione, analisi delle forme, morfologia matematica, e analisi della tessitura finalizzati all’identificazione e alla classificazione di oggetti presenti nell’immagine digitale.

Le esercitazioni di laboratorio prevedono l’utilizzo di software di elaborazione di immagini come GIMP, ImageJ, MatLab e librerie come OpenCV.

PREREQUISITI

Non sono richiesti prerequisiti.

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Per offrire un migliore servizio agli studenti il ricevimento non è limitato a un preciso orario settimanale ma il docente fissa appuntamenti individuali su richiesta dello studente, in risposta a mail indirizzate a: silvana.dellepiane@unige.it

Ricevimento: Su appuntamento.

Commissione d'esame

SEBASTIANO SERPICO (Presidente)

SILVANA DELLEPIANE (Presidente)

ESAMI

Calendario appelli

Data Ora Luogo Tipologia Note
15/01/2020 15:00 GENOVA Scritto
07/02/2020 15:00 GENOVA Scritto
09/06/2020 15:00 GENOVA Scritto
09/07/2020 15:00 GENOVA Scritto
09/09/2020 15:00 GENOVA Scritto
27/01/2020 16:00 GENOVA Orale
14/02/2020 16:00 GENOVA Orale
28/02/2020 16:00 GENOVA Orale
12/06/2020 16:00 GENOVA Orale
02/07/2020 16:00 GENOVA Orale
17/07/2020 16:00 GENOVA Orale
14/09/2020 16:00 GENOVA Orale