Signal and image processing II (2020/2021)



Course code
4S008226
Credits
6
Coordinator
Alessandro Daducci
Academic sector
INF/01 - INFORMATICS
Language of instruction
Italian
Teaching is organised as follows:
Activity Credits Period Academic staff Timetable
Teoria 4 II semestre Alessandro Daducci

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Laboratorio 2 II semestre Alessandro Daducci

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Syllabus

TEORIA

- Richiami dei concetti fondamentali di segnali e immagini in ambito biomedico
- Metodi di miglioramento della qualità e restauro di immagini (es. HDR imaging, Wiener)
- Estrazione di features (es. Canny, Hough)
- Estrazione di regioni da immagini (es. Watershed, region growing, snakes)
- Operatori morfologici
- Registrazione/allineamento di immagini
- Algoritmi di compressione per immagini

LABORATORIO

Durante le sessioni di laboratorio verranno approfondite alcune delle metodologie analizzate durante le lezioni di teoria e verranno risolti problemi di elaborazione di segnali e immagini principalmente mediante l'uso di MATLAB. Ciascuna sessione 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.

Assessment methods and criteria

L'esame consiste in una prova di teoria ed in una prova di laboratorio; le due prove contribuiranno rispettivamente per 2/3 e 1/3 al voto finale.
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. Tale prova sarà svolta in forma scritta se l'esame viene svolto in presenza e in forma orale se svolto in via telematica.
Obiettivo della prova di laboratorio è accertare l’acquisizione degli strumenti e delle metodologie necessarie 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.