Metodi Avanzati di Elaborazione di Immagini

 

 

 

Obiettivo del corso è fornire le basi teoriche necessarie alla costruzione di sistemi avanzati di gestione ed elaborazione di immagini digitali in grado di migliorarne la qualità rendendone possibile l’utilizzo in svariati campi reali, quali il campo medico, aerospaziale e astronomico.  Allo scopo di impadronirsi, sia da un punto di vista teorico sia algoritmico, delle tecniche più efficienti per la risoluzione di tali problemi, dopo un breve richiamo dei problemi di base dell’elaborazione di immagini, si affronteranno problemi di natura più complessa come l’utilizzo delle funzioni wavelet nel  problema dell’eliminazione del rumore da immagini perturbate, il miglioramento di immagini distorte e perturbate  e la ricostruzione di immagini a partire da dati provenienti da strumentazioni mediche quali TAC ed MRI.  Per questi ultimi problemi si analizzeranno i metodi più avanzati della letteratura, che trattano efficientemente anche il caso dei dati altamente incompleti.

 

Parte integrante del corso è costituita dalle esercitazioni di laboratorio in cui gli studenti saranno guidati nella costruzione di un sistema per la gestione di immagini integrato con gli algoritmi di elaborazione presentati a lezione.

 

 

Programma:

· Fondamenti dell’ elaborazione di immagini digitali

 

· Richiami di Analisi di Fourier ed applicazioni

 

· Teoria Wavelet: la trasformata wavelet continua e discreta;  proprietà; applicazioni al problema del denoising e della compressione di immagini.

 

· Restoration di Immagini: Risoluzione di problemi inversi mediante tecniche di regolarizzazione.Metodi iterativi di regolarizzazione.

 

· Metodi per il miglioramento della risoluzione di immagini

 

· Ricostruzione di Immagini a partire da dati Tomografici:Trasformata di Radon, Fourier Slice Theorem, Algoritmo Filtered Back Projection

 

· Compressed Sensing: Metodi Avanzati per la ricostruzione di dati altamente incompleti;  applicazioni alla tomografia e al deblurring

 

 

 

Laboratorio:  16 ore

Il linguaggio di sviluppo è il Matlab7.0 supportato dai Toolboxes ‘Image Processing’ e ‘Wavelet’ che forniscono funzionalità di base per l’elaborazione di immagini. 

Attività di laboratorio inerente ai temi teorici.

 

 

N.B.

Gli studenti che non hanno seguito le Esercitazioni di Laboratorio devono consegnare le relazioni necessariamente prima dell’esame scritto.

 

La consegna delle relazioni con discussione orale  è prevista per il venerdì precedente la settimana dell’esame scritto ed avviene su prenotazione.

 

Per prenotarsi  contattare via email la dott.ssa Lazzaro all’indirizzo  damiana.lazzaro@unibo.it

 

 

 

 

Modalità d’esame: Scritto + Elaborato

 

 

Materiale didattico: dispense fornite dal docente

 

Libri di Riferimento:

 

 

· R. C. Gonzales, R. E. Woods, Digital Image Processing, Third edition, Pearson Prentice Hall 2008

 

· A. Rosenfeld, A. C. Kak, Digital picture Processing –  Academic Press