Methods for image processing
A.A. 2025/2026
Learning objectives
L'insegnamento intende fornire i fondamenti dell'acquisizione, della rappresentazione e del miglioramento delle immagini digitali e delle tecniche di elaborazione per estrarre le informazioni da immagini di scene reali.
Expected learning outcomes
Conoscenza dell'uso di tecniche di base per l'elaborazione e l'analisi di immagini per: il miglioramento della qualità dell'immagine (riduzione del rumore, aumento del contrasto, aumento della nitidezza); l'estrazione di informazioni da immagini (bordi, caratteristiche, oggetti); la compressione e la rappresentazione di immagini. Capacità di valutare quale tra le tecniche studiate per ogni singolo scopo sarà più efficace nel raggiungerlo, dati i vincoli del problema. La conoscenza delle tecniche di base per l'elaborazione di immagini consente di approfondire lo studio di tecniche avanzate, inquadrandole e mettendole in relazione con i vincoli di determinati domini applicativi.
Periodo: Terzo quadrimestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Course syllabus and organization
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Terzo quadrimestre
Programma
L'insegnamento copre i concetti fondamentali dell'elaborazione delle immagini digitali. Le lezioni tratteranno i principi dell'elaborazione del segnale digitale, il campionamento, la codifica, le tecniche solitamente utilizzate nell'elaborazione delle immagini: operazioni geometriche, estrazione di caratteristiche, equalizzazione, filtraggio, trasformate, codifica e compressione di immagini. Sono previste ore di esercitazione in laboratorio con l'utilizzo di software per la simulazione numerica.
· Introduzione: introduzione all'elaborazione di immagini, nozione di base sulle immagini.
· Fondamenti delle immagini digitali: luce, visione e percezione visiva, acquisizione e digitalizzazione di immagini.
· Rappresentazione delle immagini: formati per la rappresentazione di immagini digitali, relazioni tra pixel, operazioni matematiche di base.
· Trasformazioni di intensità e filtraggio spaziale: trasformazioni di intensità, istogrammi, equalizzazione, filtraggio nel dominio dello spazio, miglioramento di immagini nel dominio dello spazio.
· Filtraggio nel dominio delle frequenze: trasformata di Fourier discreta, estensione a funzioni 2D, filtraggio e miglioramento di immagini nel dominio della frequenza.
· Elaborazione morfologica: dilatazione, erosione, apertura, chiusura, estrazione di componenti connesse, convex hull, thinning, thickening, estrazione di contorni.
· Segmentazione di immagini: estrazione ed unione di contorni, operazioni su regioni.
· Compressione di immagini: ridondanza, codifiche di immagine.
· Introduzione: introduzione all'elaborazione di immagini, nozione di base sulle immagini.
· Fondamenti delle immagini digitali: luce, visione e percezione visiva, acquisizione e digitalizzazione di immagini.
· Rappresentazione delle immagini: formati per la rappresentazione di immagini digitali, relazioni tra pixel, operazioni matematiche di base.
· Trasformazioni di intensità e filtraggio spaziale: trasformazioni di intensità, istogrammi, equalizzazione, filtraggio nel dominio dello spazio, miglioramento di immagini nel dominio dello spazio.
· Filtraggio nel dominio delle frequenze: trasformata di Fourier discreta, estensione a funzioni 2D, filtraggio e miglioramento di immagini nel dominio della frequenza.
· Elaborazione morfologica: dilatazione, erosione, apertura, chiusura, estrazione di componenti connesse, convex hull, thinning, thickening, estrazione di contorni.
· Segmentazione di immagini: estrazione ed unione di contorni, operazioni su regioni.
· Compressione di immagini: ridondanza, codifiche di immagine.
Prerequisiti
Alcuni argomenti affrontati nell'insegnamento richiedono la conoscenza dei concetti di base dell'analisi matematica, del calcolo di probabilità e statistica e della programmazione.
Metodi didattici
Lezioni frontali
Materiale di riferimento
R.C. Gonzalez and R.E. Woods, Digital Image Processing, (4 ed.), Pearson, 2018. ISBN 9780133356724.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
La valutazione si svolge in forma orale.
La prova orale consiste in tre domande (la prima delle quali a scelta dello studente) per coprire le varie aree del programma, anche per mezzo di problemi da risolvere.
Per l'esposizione dell'argomento a piacere, lo studente potrà predisporre una breve presentazione con alcuni lucidi.
Vengono valutate, oltre la competenza, la chiarezza espositiva e la comprensione dei problemi studiati.
Il voto finale è espresso in trentesimi.
La prova orale consiste in tre domande (la prima delle quali a scelta dello studente) per coprire le varie aree del programma, anche per mezzo di problemi da risolvere.
Per l'esposizione dell'argomento a piacere, lo studente potrà predisporre una breve presentazione con alcuni lucidi.
Vengono valutate, oltre la competenza, la chiarezza espositiva e la comprensione dei problemi studiati.
Il voto finale è espresso in trentesimi.
Professor(s)