Universidade Federal do Rio Grande do Norte Natal, 21 de Novembro de 2024

Visualização da Ação de Extensão


Ação de Extensão
Título: Fundamentos de Processamento Digital de Imagens
Ano: 2019 Nº Bolsas Concedidas: 0 Nº Discentes Envolvidos: 1 Público Estimado: 30
Período do Curso: 15/07/2019 a 26/07/2019
Área Principal: TECNOLOGIA E PRODUÇÃO Área do CNPq: Engenharias
Unidade Proponente: DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA BIOMEDICA Unidades Envolvidas:
Tipo: CURSO
Municípios de Realização: NATAL - RN
Espaços de Realização: Escola de Programação - Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde
Fonte de Financiamento: AÇÃO AUTO-FINANCIADA
Modalidade do Curso: Presencial Tipo do Curso: INICIAÇÃO OU DIVULGAÇÃO
Tipo do Evento: Carga Horária: 16 Quantidade de Vagas: 30
Responsável pela Ação: RICARDO ALEXSANDRO DE MEDEIROS VALENTIM
E-mail do Responsável: ricardo.lahb@gmail.com
Contato do Responsável: (84) 99111-6551
Url da Acão: https://sigaa.ufrn.br/sigaa/link/public/extensao/visualizacaoAcaoExtensao/91812326

Resumo

Curso realizado na Escola de Programação do LAIS para treinamento dos discentes na área de processamento de imagens. O curso abrange fundamentos de imagens digitais, técnicas de realce e segmentação, e diversos algoritmos na área de processamento digital de imagens.


Programação

  • Introdução (2h)

    • Representação de imagens digitais

    • Elementos de um sistema de processamento de imagens

    • Áreas de aplicações com ênfase na biomédica 

  • Fundamentos de Imagens Digitais: (2h)

    • Amostragem e quantização

    • Relacionamentos básicos entre pixels (vizinhança, conectividade, adjacência, caminho, medidas de distância, componentes conexos)

    • Ruídos.

  • Técnicas de Realce de Imagens (2h)

    • Qualidade da imagem

    • Transformação da escala de cinza e espectros de cores

    • Histograma (equalização de histograma)

    • Filtragem usando filtros estatísticos 

  • Segmentação de Imagens (4h)

    • Detecção de descontinuidades

    • Detecção de bordas e cantos

    • Limiarização (global e Local)

    • Segmentação (orientada a região, cores e textura)

  • Representação e Descrição (3h)

    • Descritores (descritores básicos, descritores de Fourier, momentos, descritores regionais e estatísticos)

    • Morfologia Matemática

 

  • Compressão de Imagens (3h)

    • Usando algoritmos de agrupamento e técnicas estatísticas.


Públicos Alvo

Interno:

Estudantes de Graduação


Externo:

Comunidade Acadêmica Interessada



Membros da Equipe

  DANIELI SILVA DE SOUZA RABELO
Categoria: DISCENTE
Função : AUXILIAR
  KARILANY DANTAS COUTINHO
Categoria: DOCENTE
Função : COORDENADOR(A) ADJUNTO(A)
  RICARDO ALEXSANDRO DE MEDEIROS VALENTIM
Categoria: DOCENTE
Função : COORDENADOR(A)



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