Elaborazione di segnali e immagini per bioinformatica (2019/2020)



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

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Segnali laboratorio 2 I semestre Gloria Menegaz

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Immagini teoria 4 I semestre Alessandro Daducci

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Immagini laboratorio 2 I semestre Alessandro Daducci

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Obiettivi formativi

ll corso ha l'obiettivo di fornire allo studente le nozioni di base relative ai metodi di elaborazione dei segnali e delle immagini, sia naturali che mediche, acquisendo sia le basi teoriche sia strumenti implementativi. Al termine del corso gli studenti saranno in grado di applicare metodologie e utilizzare software per l’elaborazione delle immagini per risolvere i problemi piú comuni che si incontrano tipicamente nell'analisi di immagini mediche e biomediche.

Programma

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Modulo 1: Segnali - teoria
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- Introduzione all'elaborazione di segnali e immagini - Trasformata di Fourier in una dimensione - Conversione A/D (campionamento, quantizzazione) - Filtraggio digitale (filtri passa basso, passa alto, lineari e non lineari) - Trasformata di Fourier n due dimensioni - Metodi di miglioramento della qualità dell'immagine (image enhancement) - Basi di segmentazione di immagini (basata sui contorni e sulle regioni) - Esempi di applicazione
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Modulo 1: Segnali - Laboratorio
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L'attività di laboratorio consiste nello svolgimento di esercitazioni in Matlab degli argomenti trattati durante il corso.
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Modulo 2: Immagini - Teoria
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- Richiami su nozioni base di segnali (dominio del tempo e frequenza, trasformata di Fourier...) - Concetti fondamentali sulle immagini digitali - Istogramma ed operazioni puntuali - Filtraggio spaziale (dominio spaziale e delle frequenze) - Restauro - Estrazione di features (punti, linee, bordi) - Operatori morfologici - Operazioni geometriche e registrazione - Segmentazione - Compressione
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Modulo 2: Immagini - Laboratorio
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La sessione pratica prevede una parte iniziale, guidata dal docente, dove poter sperimentare ed approfondire gli argomenti visti a teoria tramite algoritmi già implementati in MATLAB, seguita da una parte in cui si dovranno implementare alcuni degli algoritmi visti a lezione.

Modalità d'esame

Il voto del modulo Segnali sarà dato dalla media dei voti ottenuti nelle prove di teoria e di laboratorio arrotondato all'intero più vicino.
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Modulo 1: Segnali - Teoria
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L'esame consiste in una prova scritta di teoria.
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Modulo 1: Segnali - Laboratorio
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La verifica dell'attività di laboratorio consiste un una prova di laboratorio in cui dovranno essere risolti esercizi simili a quelli affrontati durante il corso.
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Modulo 2: Immagini - Teoria
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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. La prova di teoria consiste sia di domande aperte che di esercizi.
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Modulo 2: Immagini - Laboratorio
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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 sia di esercizi da risolvere utilizzando funzioni esistenti in MATLAB sia nell'implementazione di alcuni algoritmi visti a lezione.

Il voto complessivo sarà dato dalla media dei voti ottenuti nei due moduli arrotondato all'intero più vicino.

Testi di riferimento
Attività Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Segnali teoria Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods Digital Image Processing (Edizione 4) Prentice Hall College Div 2017 0133356728
Segnali teoria B.P. Lathi Signal Processing and Linear Systems Berkeley-Cambridge 1998 0-941413-35-7
Immagini teoria Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods Digital Image Processing (Edizione 4) Prentice Hall College Div 2017 0133356728
Immagini laboratorio Stormy Attaway Matlab: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving (Edizione 3) Elsevier 2013 978-0-12-405876-7