Diventare esperto di sistemi multimediali basati su immagini e video, acquisendo le competenze per programmare sistemi di elaborazioni per informazioni di questo tipo.
Obiettivi formativi generali dell'insegnamento in termini di risultati di apprendimento attesi.
Didattica Frontale
Seminari integrativi
Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Accesso al materiale didattico fornito dal docente su MS Teams, nel Team "Multimedia e Laboratorio", codice: 28vtwgp
Tutte le comunicazioni avverranno sul canale Telegram ufficiale del corso, pertanto gli studenti sono pregati ad accedere: https://t.me/+S6Yl1xViNCtJCRmE
Conoscenze di base relative al trattamento di segnali multimediali (es: immagini digitali).
la frequenza è di norma obbligatoria.
Valutazione della qualità di una immagine. Criteri oggettivi e soggettivi. PSNR, SSIM, Delta E in CIE L*a*b*.
Formati delle immagini Raster e vettoriale. Formati delle immagini: BMP, PNG, TIFF, GIF. Compressione e codifiche: Huffman, Golomb, Aritmetica.
Codifiche LZW, differenziale, RLE, basate su i simboli, sul bit plane. Codifica mediante la trasformata.
Trasformate Haar, Fourier, DCT.
La morfologia matematica applicata alle immagini.
La morfologia matematica applicata alle immagini in scala di grigio.
restauro di immagini. Modelli di rumore
Filtri di media aritmetica, geometrica, armonica e contrarmonica. Filtro mediano, minimo, massimo, punto medio, alpha-trimmed. Filtri adattivi. Rumore periodico. Rimozione del rumore nel dominio delle frequenze. Notch filter. Filtro di Wiener.
Filtraggio nel dominio spaziale. Edge detector. Algoritmo di Canny. Filtraggio nel dominio delle frequenze. Filtraggio di enfasi. Filtraggio omomorfico. Trasformata di Hough.
Segmentazione delle immagini.
Esempi di codice in MATLAB
Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus
ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI DIGITALI, Terza Edizione, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Ediz. Pearson, Prentice Hall
| Argomenti | Riferimenti testi | |
|---|---|---|
| 1 | Restauro e ricostruzione di immagini | Capitolo 5 di "Elaborazione delle Immagini Digitali" |
| 2 | Morfologia applicata alle immagini digitali | Capitolo 9 di "Elaborazione delle immagini digitali" |
| 3 | La Segmentazione di immagini | Capitolo 10 di "Elaborazione delle immagini digitali" |
| 4 | Codifiche, formati di immagini | Capitolo 8 di "Elaborazione delle immagini digitali" |
Per poter accedere all'esame, in accordo con il regolamento, è OBBLIGATORIA la prenotazione sul portale Smart Edu e su qualunque altra piattaforma, come MS Forms, richiesta dal docente per poter ottimizzare la logistica.
L'esame è un test a risposta multipla su contenuto del corso e integrazione orale.
Sono previste delle in itinere il cui esito positivo esonererà gli studenti dal sostenere la prova d'esame durante gli appelli ufficiali.
Gli studenti con disabilità e/o DSA dovranno contattare con sufficiente anticipo rispetto alla data dell'esame il docente e il referente CInAP del DMI per comunicare che intendono sostenere l'esame fruendo delle opportune misure compensative.
La prova è strutturata in modo che ad ogni studente sia attribuito un voto secondo il seguente schema:
La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
L'apprendimento dei contenuti di laboratorio verrà verificata svolgendo un progetto software concordato con il docente.
La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.
Rumore casuale nelle immagini:
Operatori morfologici: