Visão Computacional

Denominação Estratégia ECTS
Visão Computacional Teórica/prática 5
Área científica: Ciências Informáticas
Objectivos de aprendizagem:

Introduzir os conceitos basilares, modelos e algoritmos para o desenvolvimento de sistemas baseados em visão computacional. Aplicar esses conhecimentos em problemas concretos de visão computacional.

Síntese programática:

Introdução à Visão Computacional. Fundamentos sobre imagem. Processamento de imagem morfológico. Filtragem e melhoramento da imagem. Processamento de imagens a cores. Segmentação de imagem. Representação e descrição. Reconhecimento de objectos.

Competências específicas adquiridas:

Lista de competências a alcançar no final da unidade curricular de Visão Computacional usando o formato dos Descritores de Dublin:

1. Conhecimento e capacidade de compreensão:
1.1. Compreensão da evolução das principais tecnologias e sistemas de processamento digital de imagem e visão computacional e do seu impacto em diversas áreas da sociedade.
1.2. Conhecimento dos algoritmos mais importantes de processamento digital de imagem e visão computacional.
1.3. Conhecimento das técnicas básicas de processamento de imagem e visão computacional.
1.4. Conhecimento das competências necessárias ao desenvolvimento de aplicações de visão computacional em geral.
2. Aplicação de conhecimentos e compreensão:
2.1. Capacidade de integrar equipas de desenvolvimento de aplicações de visão computacional.
2.2. Capacidade de utilizar, integrar e implementar algoritmos estudados na resolução de problemas relacionados com processamento digital de imagem e visão computacional.
3. Realização de julgamento/tomada de decisões:
3.1. Capacidade de escolha de meios, formatos e algoritmos adequados a situações específicas
3.2. Capacidade de integrar e participar nas tomadas de decisão de equipas de desenvolvimento de projectos de visão computacional.
4. Comunicação:
4.1. Comunicação em equipas multidisciplinares de concepção.
4.2. Capacidade de diálogo com utilizadores e clientes.
5. Competências de auto-aprendizagem:
5.1. Aprendizagem autónoma de novas tecnologias em desenvolvimento.

Referências bibliográficas:

[1] Linda Shapiro, George Stockman, “Computer Vision”, Prentice Hall, 2001

[2] Rafael Gonzalez, Richard Woods, “Digital Image Processing (3rd Edition)”, Prentice Hall, 2007

[3] Richard Szeliski, “Computer Vision: Algorithms and Applications”, Springer, 2010 (http://szeliski.org/Book/)

[4] Jain, Kasturi, Schunck, “Machine Vision”, McGraw-Hill, 1995

[5] Kaehler, Bradski, “Learning OpenCV: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library”, O’Reilly Media, 2nd edition, 2012