Mudanças entre as edições de "SCC-5830(Moacir)"

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##[[Media:dip08_restoration_code2.tar.gz|Código fonte: filtro inverso e de mínimos quadrados (Octave/Matlab)]]  
 
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##[http://www.icmc.usp.br/~moacir/data/FlickrImageDatabase.tar.gz Base de imagens e imagens de consulta (Flickr)]  
 
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#[[Media:dip10_imagedescription-texture.pdf|Descrição de Imagens: textura]]
 
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##[[Media:dip10_texturedescriptor.tar.gz|Código fonte: descritores de Haralick / Matriz de Co-ocorrência (C/OpenCV)]]
 
##[[Media:dip10_texturedescriptor.tar.gz|Código fonte: descritores de Haralick / Matriz de Co-ocorrência (C/OpenCV)]]
 
##[http://www.icmc.usp.br/~moacir/data/imagedatabase_textures.tar.gz Base de imagens e imagens de consulta com textura (Flickr)]  
 
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#[[Media:dip11_imagedescription-shape_local.pdf|Descrição de Imagens: características locais]]
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#[[Media:dip12_imagedescription-bovw.pdf|Descrição de Imagens: bag-of-features]]
 
#[[Media:dip12_imagedescription-bovw.pdf|Descrição de Imagens: bag-of-features]]
 
#[[Media:dip13_multiresolution-wavelets.pdf|Multirresolução e Transformada Wavelet]]
 
#[[Media:dip13_multiresolution-wavelets.pdf|Multirresolução e Transformada Wavelet]]

Edição das 19h18min de 25 de outubro de 2011

Processamento de Imagens (SCC-5830)

Professor: Moacir Ponti Jr. (moacir at icmc dot usp dot br)

Horário de Aulas: Terça-feira, 9h00 - 12h00.

Horário Atendimento 
Professor: Quinta-feira, das 16 às 19h00. Local: Bloco 3, sala 3-245.

Programa do Curso

Material Didático

  1. Restauração de Imagens (slides)
    1. Código fonte: geração de ruído e remoção de ruído (C/OpenCV)
    2. Código fonte: filtro inverso e de mínimos quadrados (Octave/Matlab)
  2. Descrição de Imagens: cor
    1. Código fonte: descritores de cor GCH/BIC para recuperação de imagem (C/OpenCV)
    2. Base de imagens e imagens de consulta (Flickr)
  3. Descrição de Imagens: textura
    1. Código fonte: descritores de Haralick / Matriz de Co-ocorrência (C/OpenCV)
    2. Base de imagens e imagens de consulta com textura (Flickr)
  4. Descrição de Imagens: características locais
  5. Descrição de Imagens: bag-of-features
  6. Multirresolução e Transformada Wavelet
  7. Reconhecimento de Padrões
  8. Detecção de Faces

Listas de Exercícios

Datas Importantes

Notas

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