Elaborazione di segnali e immagini per bioinformatica (2017/2018)

Codice insegnamento
4S003710
Crediti
12
Coordinatore
Alessandro Daducci
Settore disciplinare
INF/01 - INFORMATICA
Lingua di erogazione
Italiano
L'insegnamento è organizzato come segue:
Attività Crediti Periodo Docenti Orario
Segnali 6 I sem. Gloria Menegaz

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Immagini 6 II sem. Alessandro Daducci

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Orario lezioni

I semestre
Attività Giorno Ora Tipo Luogo Note
Segnali 11.30 - 13.30 lezione Non definito  
Segnali 12.30 - 13.30 lezione Non definito  
Segnali 13.30 - 14.30 lezione Non definito  
Segnali 13.30 - 14.30 lezione Non definito  
Segnali 13.30 - 14.30 lezione Non definito  
Segnali 13.30 - 14.30 lezione Non definito  
Segnali 13.30 - 14.30 lezione Non definito  
Segnali 13.30 - 14.30 lezione Non definito  
Segnali 13.30 - 14.30 lezione Non definito  
Segnali 13.30 - 14.30 lezione Non definito  
Segnali 15.30 - 18.30 lezione Non definito  
Segnali 15.30 - 18.30 lezione Non definito  
Segnali 15.30 - 18.30 lezione Non definito  
Segnali 15.30 - 18.30 lezione Non definito  
Segnali 16.30 - 18.30 lezione Non definito  
Segnali 16.30 - 18.30 lezione Non definito  
Segnali 16.30 - 18.30 lezione Non definito  
Segnali 16.30 - 18.30 lezione Non definito  
Segnali 17.30 - 19.30 lezione Non definito  
Segnali 17.30 - 19.30 lezione Non definito  
Segnali 17.30 - 19.30 lezione Non definito  
Segnali 17.30 - 19.30 lezione Non definito  

Obiettivi formativi

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MM: Segnali
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MM: Immagini
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Il corso ha l'obbiettivo di formare lo studente all'elaborazione delle immagini, sia naturali che mediche, fornendo sia le basi teoriche sia strumenti implementativi. Il contenuto presuppone una buona famigliarità con i contenuti del corso relativo al modulo di Segnali, in particolar modo per quanto riguarda i concetti di analisi di Fourier (tempo/frequenza), sistemi lineari tempo-invarianti e filtraggio digitale. Si considererà l'intera catena di elaborazione delle immagini a partire dall'acquisizione fino alla resa su diversi dispositivi, analizzando gli aspetti teorici e pratici relativi ad ogni blocco. La teoria sarà complementata da attività di laboratorio finalizzata all'acquisizione di competenze pratiche in relazione agli aspetti piu importanti analizzati nel corso in modo da fornire una visione completa sulla pipeline ed una buona capacità critica e progettuale.

Programma

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MM: Segnali
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MM: Immagini
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- Introduzione all'elaborazione di immagini
- Trasformata di Fourier (serie di Fourier, TF in tempo continuo, TF a tempo discreto, trasformata discreta (DFT), FFT) in una dimensione
- Trasformata di Fourier (serie di Fourier, TF in tempo continuo, TF a tempo discreto, trasformata discreta (DFT), FFT) in due dimensione
- Introduzione ai sistemi a tempo discreto
- La catena di acquisizione (campionamento, quantizzazione)
- Metodi di miglioramento della qualità dell'immagine (image enhancement) sia nel dominio spaziale che in quello delle frequenze
- Filtraggio digitale (filtri passa basso, passa alto, lineari e non lineari)
- Estrazione dei contorni nel dominio del tempo e delle frequenze
- Analisi basata su regioni nel dominio del tempo e delle frequenze
- Operatori morfologici
- Rappresentazione ed elaborazione del colore
- Segmentazione di immagini (basata sui contorni e sulle regioni)
- Elementi di teoria e pratica del riconoscimento di oggetti

Modalità d'esame

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MM: Segnali
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MM: Immagini
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Teoria: orale in 4 appelli. Gli appelli sono così distribuiti: 2 appelli nella Sessione Straordinaria a fine corso, 1 Appello nella Sessione Estiva, 1 appello nella Sessione Autunnale. Ogni esame è suddiviso in due parti superabili separatamente relative rispettivamente alla teoria e al laboratorio. Il voto complessivo è dato dalla media matematica delle valutazioni in 30esimi ottenute nelle due parti. L’esame si ritiene superato se il voto conseguito in ognuna delle parti è maggiore o uguale a 18. Ogni valutazione rimane valida per l’intero anno accademico in corso. Obiettivo della prova di teoria è quello di accertare la comprensione dei contenuti e la capacità di elaborare tali contenuti in relazione sia a generalizzazioni di casi presentati durante il corso sia all’applicazione a problemi specifici. Tale comprensione potrà essere verificata anche mediante l'esposizione di teoremi e dimostrazioni. Obiettivo della prova di laboratorio è accertare l’acquisizione degli strumenti e della metodologia necessari alla risoluzione di esercizi e casi di studio. La prova consiste nella discussione degli esercizi svolti durante il corso e nello svolgimento di un mini progetto al termine del corso.

Testi di riferimento
Attività Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Immagini W.K. Pratt Digital Image Processing (Edizione 4) Wiley Interscience 2007 978-0-471-76777-0
Immagini Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods Digital Image Processing (Edizione 4) Prentice Hall College Div 2017 0133356728
Materiale didattico
Titolo Formato (Lingua, Dimensione, Data pubblicazione)
L10 - Image enhancement in spatial domain (part1)  pdfpdf (it, 3969 KB, 17/11/17)
L11 - Image enhancement in spatial domain (part2)  pdfpdf (it, 5096 KB, 17/11/17)
L5  pdfpdf (it, 18601 KB, 09/11/17)
L6  pdfpdf (it, 6018 KB, 08/11/17)
L7A  pdfpdf (it, 15385 KB, 08/11/17)
L7B  pdfpdf (it, 19532 KB, 08/11/17)
L8 - Spatial enhancement in Fourier domain  pdfpdf (it, 6853 KB, 14/11/17)
L9 - Digital image fundamentals  pdfpdf (it, 2707 KB, 17/11/17)
Lab 1 - esercizio  pdfpdf (it, 12 KB, 30/10/17)
Lab 1 - Introduction to Matlab  pdfpdf (it, 16837 KB, 30/10/17)
Lab 2  pdfpdf (it, 8418 KB, 06/11/17)
Lab 3  zipzip (it, 6819 KB, 13/11/17)
Lesson 1 - Introduction to signals and systems  pdfpdf (it, 1980 KB, 18/10/17)
Lesson 2 - Time domain analysis of continuous-time systems  pdfpdf (it, 21719 KB, 30/10/17)
Lesson 3 - Signal representation by Fourier Series  pdfpdf (it, 21484 KB, 30/10/17)
Lesson 4 - Continuous time signal analysis: the Fourier transform  pdfpdf (it, 23786 KB, 01/11/17)

Statistiche per i requisiti di trasparenza (Attuazione Art. 2 del D.M. 31/10/2007, n. 544)

I dati relativi all'AA 2017/2018 non sono ancora disponibili