Computer Vision

Computer Vision (9 CFU)

Corso di Laurea Magistrale in Informatica

A.A. 2010-2011

Orario: Martedi' e Giovedi' 10.00- 13.00 (AULA 22)

	Programma del Corso e Modalità d'Esame
	Progetti SW
	Parte 1- Introduzione
	Parte 2- Camera Calibration
	Parte 3 - Stereo Vision
	Parte 4- Laboratorio (OpenCV, QT Programming, FCAM API)
	Parte 5 - Edge Detection e Hough Transform
	Parte 6- Feature Points: Corner, SIFT
	Parte 7 - Imaging Pipeline
	Parte 8 - Segmentazione
	Parte 9 -Video Stabilizzazione Digitale
	Parte 10 - Scene Classification
	Parte 11 - Video Tracking
	Parte 12 - Shape Analysis

Programma del Corso e Modalità d'Esame

Il corso si propone di approfondire teorie e tecniche specificatamente rivolte alla visione artificiale con una serie di applicazioni.

La prima parte del corso verterà su: Modelli di Formazione dell’Immagine, Filters and Features: Edges, Texture, Laplacian Pyramid,Corner Detection (Harris, …), SIFT(Teoria e Applicazioni), Tecniche di Segmentazione (Thresholding, Seeded Region Growing, Statistical Region Merging, ..)

La seconda parte del corso è dedicata allo studio di modelli probabilistici applicati alla Visione.Verranno infine presentate una serie di applicazioni: CBIR Retrieval, Video Stabilization, ecc.

L'ultima parte del corso è dedicata ad un tema "specialistico" d'approfondimento che quest'anno volgerà- sul tema della Computational Photography. In particoalre grazie ad una accordo con il gruppo di ricerca del prof. Levoy (Stanford) e con la Nokia sarà possibile sviluppare dei progetti ed algoritmi su alcuni dispositivi dedicati (N900, FrankenCamera) sfruttando le librerie opensource che fanno capo al progetto Camera 2.0 disponibili qui.

Libri di testo

Letture consigliate

E. Trucco, A. Verri, “Introductory Techniques for 3-D Computer Vision”, Prentice Hall, 1998

G. Bradski, A. Kaehler, “Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library” O'Reilly Media, 2008;

Mubarak Shah, "Fundamentals of Computer Vision" (pdf), 1997

R. Hartley and A. Zisserman, “Multiple View Geometry in Computer Vision”, 2004;

D. A. Forsyth, J. Ponce, “Computer Vision a Modern Approach”, Prentice Hall PTR, 2002;

Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Application, Springer 2010 (lnk)

Fondamenti di Image Processing - Guida teorico/pratica per l’elaborazione e la codifica di immagini digitali – ISBN: 88-88659-49-8 - EdiArgo 2006; (lnk1, lnk2, lnk3, lnk4)

Elaborazione delle Immagini Digitali - R.C. Gonzales, R.E. Woods – Pearson Italia 2008;