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Ciências Biomédicas
Processamento de Sinais e Imagem

Processamento de Sinais e Imagem

Código	13516
Ano	1
Semestre	S1
Créditos ECTS	6
Carga Horária	TP(60H)
Área Científica	Ciências Biomédicas
Tipo de ensino	Presencial
Estágios	Não aplicável
Objectivos de Aprendizagem	- Compreender as características dos Sinais Temporais Contínuos e Discretos. - Compreender os Sinais Contínuos e Discretos representados em Frequência. - Projetar de Filtros Analógicos e Digitais. - Analisar e Processar de Sinais Aleatórios. - Compreender a representação e as características de imagem. - Compreender as técnicas de Processamento e Análise de Imagem. - Compreender as técnicas de caracterização e reconhecimento da informação. No final desta UC o aluno deve: - Reconhecer as características do sinal analógico e discreto. - Ser capaz de representar a frequência de sinais analógicos e discretos. - Conhecer os filtros de tempo analógico e discreto. - Ser capaz de analisar e saber como se processam sinais. - Ser capaz de analisar e saber como processar imagens. - Reconhecer e caracterizar informações.
Conteúdos programáticos	1. Sinais Contínuos e Sinais Discretos(Representação de Sinais, Sistemas Lineares e Invariantes no Tempo, Representação Temporal e em Frequência, Amostragem) 2. Filtros( Diagramas de Bode, Filtros de Sinais Contínuos, Filtros de Sinais Digitais - IIR e FIR) 3. Sinais Aleatórios(Noção de Sinal Aleatório, Sinais Estocásticos, Processos Ergódicos, Sinais Estacionários, Funções de Correlação e Espectral de Potência, Filtros de Wiener e de Kalman) 4. Processamento e Análise de Imagem(Aquisição e Representação de Imagem, Convolução espacial e Filtragem de Imagem, TransformadasBidimensionais, Análise Espectral de Imagem, Filtragem, FIR bidimensionais,Morfologia de Imagem Binária e Multinível, Técnicas básicas Análise de Imagem, Detectores de Limiares,Segmentação de Imagem, Descrição de Imagem, Filtros estimadores bidimensionais - de Wiener e de Kalman) 5. Reconhecimento de Padrões(Caracterização de Sinais e Imagem, Técnicas de Classificação).
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação	1) Aulas Teóricas-práticas orientadas para o ensino das técnicas de processamento e análise de sinais e imagens, complementadas com a implementação e simulação de modelos usando Matlab. 2) Aulas Teórico-práticas com implementação de diferentes projectos: - Filtro analógico - Filtro digitais com recurso ao uso de microprocessadores - Sistema de análise e reconhecimento de imagem 3) Apresentação individual de trabalhos sobre estado da arte num sub-domínio à escolha do aluno. Avaliação da disciplina: NF=0.6 NE+0.4 NT NE – Nota do teste escrito (Frequência ou Exame)Aprovação só com NE>=9.5 valores NT – Nota dada pela média ponderada dos diferentes trabalhos laboratoriais e apresentação Aprovação só com NT>=9.5 valores
Bibliografia principal	1. S. Haykin and B. Van Veen, Signals and Systems, John Wiley & Sons, New Jersey, 2nd edition, 2003. 2. Monsoon H. Hayes, Statistical Digital Signal Processing and Modeling, John Wiley & Sons, New York, USA, 1996. 3. William K. Pratt, Digital Image Processing, John Wiley & Sons, Inc.,3rd edition, 2001. 4. Linda G. Shapiro and George C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 2001. 5. J.G. Proakis and D.G. Manolakis, Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, Prentice Hall, New Jersey, 4th edition, 1996. 6. John W. Woods, Multidimensional Signal, Image and Video Processing and Coding, Academic Press, 2006. 7. Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork, Pattern Classification, Wiley Interscience, 2nd edition, 2000. 8. S. Theodoridis, K. Koutroumbas, Pattern Recognition, Academic Press, 4th edition, 2009.
Língua	Português

Regente


	António Manuel Gonçalves Pinheiro

Curso

Ciências Biomédicas

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