Código: | M4094 | Sigla: | M4094 | Nível: | 400 |
Áreas Científicas | |
---|---|
Classificação | Área Científica |
OFICIAL | Matemática |
Ativa? | Sim |
Unidade Responsável: | Departamento de Matemática |
Curso/CE Responsável: | Mestrado em Bioinformática e Biologia Computacional |
Sigla | Nº de Estudantes | Plano de Estudos | Anos Curriculares | Créditos UCN | Créditos ECTS | Horas de Contacto | Horas Totais |
---|---|---|---|---|---|---|---|
E:BBC | 0 | PE_Bioinformática e Biologia Computacional | 1 | - | 6 | 42 | 162 |
M:BBC | 0 | Plano estudos a partir de 2018 | 1 | - | 6 | 42 | 162 |
M:DS | 6 | Plano Oficial a partir de 2018_M:DS | 2 | - | 6 | 42 | 162 |
M:ECAD | 0 | Plano Oficial do ano letivo 2021/2022. | 2 | - | 6 | 42 | 162 |
Esta UC apresenta os principais conceitos e técnicas de análise e processamento digital de imagem. O objectivo é que no final do curso os alunos sejam capazes de planear e implementar algoritmos para a extracção de informação a partir de imagens.
A orientação da UC privilegia a compreensão dos conceitos e métodos e a sua utilização efectiva na análise de dados simulados e experimentais. Será feita uma utilização intensiva de meios computacionais avançados (MATLAB).
As aulas são todas do tipo Teórico-Prática (TP). Algumas aulas consistirão na apresentação de matéria teórica, ilustrada com exemplos variados, e outras aulas serão dedicadas à resolução de problemas e realização de projectos, com uma forte componente de computação em ambiente MATLAB.
Os trabalhos práticos contém uma variedade de exercícios propostos, usando dados simulados e experimentais. Estes exercícios cobrem a gama de tópicos e métodos apresentados na disciplina, tendo vários níveis de dificuldade. O nível de autonomia esperado dos estudantes é também variado (crescente), o que deverá conduzir à obtenção dos objectivos da disciplina no final do semestre.
1. Conceitos básicos de processamento digital de imagem. Exemplos de aplicações. Processamento de imagem no MATLAB.
2. Operações pontuais
3. Filtros espaciais, redução de ruído.
4. Processamento de imagem de cor.
5. Segmentação de imagem.
6. Operadores Morfológicos.
7. Correcções Geométricas e referenciação de imagens.
8. Representação e reconhecimento de objectos.
9. Classificação automática de imagens multi-espectrais.
10. Processamento de imagem no dominio das frequências.
11. Transformadas (Hough, Radon, etc.)
As aulas são todas do tipo Teórico-Prática (TP). Algumas aulas consistirão na apresentação de matéria teórica, ilustrada com exemplos variados, e outras aulas serão dedicadas à resolução de problemas e realização de pequenos projectos, com uma forte componente de computação em ambiente MATLAB.
Designação | Peso (%) |
---|---|
Trabalho prático ou de projeto | 50,00 |
Apresentação/discussão de um trabalho científico | 20,00 |
Trabalho escrito | 30,00 |
Total: | 100,00 |
Designação | Tempo (Horas) |
---|---|
Elaboração de projeto | 35,00 |
Estudo autónomo | 21,00 |
Frequência das aulas | 56,00 |
Trabalho escrito | 15,00 |
Trabalho laboratorial | 30,00 |
Apresentação/discussão de um trabalho científico | 5,00 |
Total: | 162,00 |
Realização dos Trabalhos Práticos, com entrega dos respectivos relatórios dentro dos prazos fixados, e com classificação não inferior a 40% da cotação correspondente (8 valores na escala 0-20).
Os estudantes poderão ter de responder a questões relacionadas com os trabalhos práticos realizados, durante as aulas ou em exame oral.
A classificação final será determinada com base nos trabalhos práticos (50%) e num mini-projeto original (50%), não podendo nenhuma das componentes ser inferior a 40% da cotação correspondente (8 valores na escala 0-20).
n.a.
n.a.
n.a.
Os trabalhos práticos não são susceptíveis de melhoria de nota.
Juri da Disciplina:
Prof. André Marçal
Prof. Ana Paula Rocha