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Elaborazione di Segnali e Immagini

Codice: 340AACrediti: 6Semestre: 1Sigla: ESI 
 
Settore disciplinare: INF/01 - Informatica

Docente

Umberto Barcaro   umberto@di.unipi.it  Home Page di Umberto Barcaro  Tel. 0502212700

Prerequisiti

Calcolo differenziale e integrale. Operazioni con numeri complessi.

Obiettivi di apprendimento

L’obiettivo del corso è fornire allo studente la conoscenza dei metodi fondamentali di analisi di segnali, sia nel dominio del tempo sia in quello delle frequenze, e di elaborazione di immagini. Al termine del corso dovrà saper applicare concretamente i metodi appresi in diversi contesti e per diversi scopi. Per quanto riguarda i segnali unidimensionali, il corso è incentrato sulla Trasformata Discreta di Fourier. Per quanto riguarda le immagini, oltre alla Trasformata di Fourier bidimensionale, sono descritti metodi morfologici e metodi per la segmentazione.
Conoscenze. Al termine del corso lo studente conoscerà i metodi fondamentali di analisi di segnali unidimensionali nei domini del tempo e della frequenza e i metodi fondamentali per l'elaborazione di immagini.
Capacità. Al termine del corso lo studente avrà acquisito la capacità, di fronte a problemi di elaborazione di segnali e immagini, di scegliere i metodi più opportuni e di applicarli correttamente.

English Description

The objective of the course is to describe basic methods of signal processing, both in the time and in the frequency domain, and of image processing. At the end of the course, students should be able to apply these methods to various contexts for various practical and theoretical purposes. The analysis of one-dimensional signals will be centered on the Discrete Fourier Transform, while, with regard to images. morphological methods and segmentation methods will be described in addition to those based on the two-dimensional Fourier Transform.
Syllabus:
- Signal classification. Continuous and discrete signals. Definition of power and energy.
- Convolution and correlation of continuous and descrete signals. Application of masks to discrete two-dimensional signals.
- Fourier Series and Continuous Fourier Transform for continuous signals.
- Discrete Fourier Transform for discrete signals.
- Parseval Theorem and Wiener Theorem
- Shannon Theorem and aliasing error.
- Continous and discrete linear systems. Impulse response and frequency response.
- Morphologic methods for image segmentation.

Programma

Classificazione dei segnali. Segnali continui e discreti. Definizione di potenza e energia. Convoluzione e correlazione di segnali continui e discreti. Applicazione di maschere a segnali discreti bidimensionali. Trasformata Serie di Fourier e Trasformata Continua di Fourier per segnali continui. Trasformata Discreta di Fourier e Trasformata Continua di Fourier per segnali discreti. Teoremi di Parseval e di Wiener. Teorema di Shannon ed errore di aliasing. Sistemi lineari continui e discreti. Risposta all’impulso e risposta in frequenza. Metodi morfologici per l’elaborazione di immagini. Metodi per la segmentazione di immagini.
Ore lezione: 42    

Bibliografia

1. R.C. Gonzales e R.E. Woods, Digital Image Processing, Pearson Prentice Hall, 2004
2. A.V. Oppenheim, A.S. Willski e S.H. Nawab, Signals and Systems, Prentice Hall, 1997
3. L. Verrazzani, Teoria dei Segnali, ETS, 1995

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