| Código |
12889
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| Ano |
1
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| Semestre |
S2
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
PL(30H)/T(30H)
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| Área Científica |
Informática
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Tipo de ensino |
Presencial
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Estágios |
(Não aplicável)
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Objectivos de Aprendizagem |
Estudo de mecanismos de visão biológica e o seu paralelismo com sistemas de visão computacional. Compreensão dos conceitos gerais associados a sistemas de visão. Dinamismo de informação visual e tratamento de ruído. Compreensão das técnicas de detecção, segmentação e classificação de objectos em imagens.
No final da Unidade Curricular o estudante deve ser capaz de identificar os requisitos para um sistema de visão computacional. Identificar técnicas de processamento de imagem e visão, adequadas a problemas específicos. Planear e implementar soluções de sistemas de visão computacional.
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Conteúdos programáticos |
Introdução. O que é a Visão Computacional? Objectivos e Aplicações. Perspectiva Biológica.
cameras e Imagens. Óptica Imagens Digitais. Amostragem. Calibração. Filtragem. Convolução e Correlação. Domínios espaciais de de frequências. Transformada de Fourier. Fontes e tipos de Ruído. Representação de imagens em espaços de características. Descritores de Forma, Intensidade e Textura. Problemas de detecção, segmentação e classificação.
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Assiduidade (A) Para obter aprovação nesta unidade curricular, os estudantes devem comparecer a, pelo menos, 80% das aulas teóricas e práticas.
Projeto Prático (P) Os projetos práticos desta unidade curricular representam 50% (10/20) da classificação final.
Para obter aprovação na unidade curricular, é necessária uma nota mínima de 5/20 na componente do projeto prático.
A nota do projeto prático está condicionada a uma apresentação e discussão individual por cada estudante.
Teste Escrito (F) Segunda-feira, 2 de junho de 2025, 15:00. Sala 6.04
Classificação (C) = (P * 10/20 + F * 10/20)
Admissão a Exames Estudantes com M = 6 são admitidos aos exames finais.
A nota dos projetos práticos é considerada em todas as épocas de exame.
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Bibliografia principal |
Main
David A. Forsyth and Jean Ponce; Computer Vision: A Modern Approach, Prentice-Hall, 2002.
Dana Ballard and Chris Brown; Computer Vision, Online.
J. R. Parker; Algorithms for Image Processing and Computer Vision, Wiley, 1995.
Complementary
Torras, C.; Computer Vision, Theory and Industrial Applications, New York, Springer, 1992.
Davies, E.R.; Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, Third Edition, Morgan Kaufmann, 2005.
On-line resources: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/books.htm#online
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| Língua |
Português
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