Procurem na internet o maior numero de espacos de cores. Traga esses nomes, suas siglas e uma frase dizendo a principal caracteristica dos mesmos. Proponha agrupamentos para esses espacos usando criterios diversos que justifiquem a semelhanca dos membro do grupo.
Um exemplo de frase seria:"YIQ (Y=Luminancia, e as crominancias: I = in phase, Q=quadrature - componentes usadas na modulacao da amplitude) e usado na teledifusao e foi estabelecido em 1940 nos USA." A figura mostra uma imagem colorida e cada uma destas 3 bandas em separado (em false colors para voce lembrar que sao de crominancia). Esse espaco poderia estar no mesmo grupo que outros que usam a Y=Luminancia e 2 crominancias para definir as coordenadas 3D de uma cor, como por exemplo os YCrCb, Lab, LUV, etc...

Exercicio 2

Leia secoes 2.4 do Sonka et al. e o capitulo 5, do Gomes & Velho. Depois faca um resumo destes texto de 2 paginas, com suas palavras. Sera feita uma verificacao automatica se houve copia de algum lugar na internet do texto.

Exercicio 3

Exercicio 4

Exercicio 5

Exercicio 6

Seminario ou texto sobre os filtros de Marr Hildreth, Canny e Homeomoficos, em Conjunto, com o capitulos do Sonka , Shapiro e LIM (secao 8.1.2 a 8.1.4). Depois use esses filtros , para tentar passar filtro que diminuem o efeito da iluminacao irregular e ao mesmo tempo saliente os detalhes das bordas. Traga uma tabela com seus resultados para melhor se visualizar os resultados das imagens.

Exercicio 7

Leia o material de Transformada de Hough para as imagens em : http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm#1, e no capitulo 10 (Shapiro). Depois, considerando a transformada de Hough de circulos vamos tentar detectar o maior numero possivel de circulos de raios variados nas 3 imagens de Neurofibromas com que estamos trabalhando, primiero nas bordas brancas e depois nos interiores. Apresentacao em 10/11.

Exercicio 8

Morfologia Matematica para deteccao de bordas e Granulometria em imagens. Leia sobre gradiente morfologico e granulometria. Use as tecnicas de MM para detectar as boldas das 3 imagens de Neurofibromas com que estamos trabalhando. Leia sobre reconstrucao (abertura com reconstrucao, fechamento com reconstrucao e granulometria com reconstrucao ). Use as bordas das imagens com as marcacoes para tentar contar quantos circulos ha de determinado raio, usando granulometria (repare que isso depende de que raios considerara em cada grupo). Apresente os conceitos de granulometria em niveis de cinza e umbra, em especial como ficam as operacoes de erosao e dilatacao em imagens nao binarias (tome como base o texto da aula da universidade de Bufalo distribuido). Sera que funciona fazer granulometria nestas imagens considerando elas em niveis de cinza (secao 13.6 Sonka)?

Exercicio 9

Extracao de Features de textura para classificar as 3 imagens de Neurofibromas com as quais estamos trabalhando. Que grupo de features poderiam ser usados ? Sera que pode-se correlacionar indices com niveis de "bolhamento" destas imagens ?

Exercicio 10

Folheando os livros textos usados, ou outras bibliografias , voce acha que haveria mais alguma tecnica que poderiamos tentar para resolver o "problemas da contagem de bolhas"? Que tal a tecnica de "region forming from partial bordes"? (secao 6.2.8 do Sonka?) Uma segmentacao Watershed? Ou tentar coeficientes de detalhes de wavelets? etc...

Trabalhos 2015

Trabalho 1

Para 26/08:

Cada aluno deve fazer um esquema (ou uma implementacao simples) que relacione a distancia da paciente ate camera, de modo que na distancia em que ela se pocisione haja uma ocupacao de x% (por exemplo 90%) da largura da imagem , pela largura , L, do corpo da paciente, nas aquisicoes das imagens Infra-Vermelhas realizadas no HUAP.
Recomendamos para isso assistir a apresentacao da tese de doutorado do Lincoln em 13/08/2015 `as 14 horas. Onde ele apresenta esse trabalho do cruso como um dos trabalho futuros da nossa linha de pesquisa em deteccao precoce de doencas da mama.
O esquema ou trabalho implementado e para ser mostrado e explicado oralmente na sala de aula, como uma apresentacao rapida de alguns slides em .PPT.
O proprio grupo de alunos verificara os pontos fortes e fracos de cada trabalho os discutindo em sala de aula.
O trabalho mais completo recebera a maior nota
Trabalho com resultados errados nao podera receber nota maior que 5.

Para 02/09:

Cada aluno deve ler e apresentar um dos metodos de limiarizacao comentados pela professora em sala , na aula 2. Conforme definido em aula , cada aluno recebe o tema de um metodo diferente. Deve fazer isso descrevendo em especial o algortimo para sua implementacao.
O trabalho e para ser entregue escrito e apresentado em ppt. como usualmente se faz no caso de exposicao da metodologia em um congresso, com pontos suficientes para que o mesmo seja implementado depois como Trabalho 3, para a aula seguinte (16/09/2015) e testado em um grupo de imagens de RM a ser fornecidas pela professora.

Para 16/09:

Cada aluno deve pesquisa, entender e apresentar um metodo de melhoria do contraste em imagens ou deteccao de bordas conforme definido no material da AULA 5 (acima) . Depois esse metodo devera ser testado nos 5 exames de MR celebrais que estamos experimentado em 23/09/2015 (Trabalho 5), para entendermos melhor os efeitos das diversas metodologias.
O trabalho e para ser apresentado e explicado oralmente na sala de aula.

Para 30/09:

Cada aluno deve filtrar os ruidos das images abaixo. Elas forem degradadas em uma tentativa de filtragem que passa para o Dominio da Frequencia. Dica: caracterize o espectro de Fourier delas, centrado na origem, conforme definido no material da AULA 6 (acima) . A tecnica que o aluno desenvolveu e os resultados obtidos deverao ser testado em todas as imagens e apresentrados em sala no dia 30/09/2015 , para entendermos melhor as diversas metodologias. Ou seja o trabalho e para ser apresentado e explicado oralmente na sala de aula.

Para 30/09:

Mostre como ficam 3 metricas (iniciando pela a metrica sup , ou infinito, mas no que alguma ja for feitas escolham outras 3 diferentes) para uma vizinhanca de 7x7 de um pixel. Use a formula apresentada no slide 31 da Aula 7. Apresente essas distancias em cores distindas seguindo os modelos desta aula para as outras metricas apresentados no slide 32. Para os 4 primeiros niveis de vizinhanca use as mesmas cores deste slide.
O trabalho e para ser apresentado e comparado com as respostas de cada aluno na sala de aula.
Qual a figura geometrica resultante de cada vizinhanca?

Para (04/11/2015):

Cada aluno ou grupo deve apresentar um algoritmo de segmentacao baseado em crescimento de regioes, divisao/fusao, atlas/registro, ou tecnicas hibridas destas (pesquisas novas sao bem vindas) , de modo que usem diversas caracteristicas (features), bem como e valores de tolerancia em torno destas, quando for o caso, de modo que se segmente baseado em diversas features e nao apenas tons, ou uma unica caracteristica.
As features deverao ser escolhidas de modo a fazer sentido para o problema a ser segmentado, estarem bem escolhidas (nao representarem coisas com mesmo sentido) e serem do menor numero possivel.
(O uso de tecnicas de selecao como ICA, PCA, etc, sao encorajadas).
Como os demais esse trabalho e para ser apresentado e explicado oralmente na sala de aula.
Ainda , devera ser depois aplicado ao trabalho 9.

Para (11/11/2015):

Cada aluno deve fazer apresentar uma solucao para segmentacao automatica da ROI em imagens termicas, e do corpo caloso, em imagens de RM.
Recomendamos para isso assistir a apresentacao do Lincoln no seminario de pos em 21/10/2015 `as 14 horas e ler a tese de mestrado do Erick (defendida neste ano , que pode ser obtida no sitre da IC). Pois eles apresentam como essas tecnicas podem ser usadas em trabalho futuros nas respectivas area , dentro da nossa linha de pesquisa em deteccao precoce de doencas da mama e segmentacao de imagens medicas.

O trabalho e para ser apresentado e explicado oralmente na sala de aula.

Para (28-10-2015):

Cada aluno deve ler, pesquisa e apresentar na ultima aula do curso (28-10-2015) uma explicacao de como pode ser a Analise dos Componentes Independentes (ICA = indepedent component analysis), Se baseando na explicao detalhada das PCA feita no material das aulas de reconhecimento de padroes ou do capitulo 6 da referencia 1: A. Conci, E. Azevedo e F.R. Leta - Computacao Grafica: volume 2.
O trabalho e para ser entregue escrito e apresentado em sala de aula

Para (27/03):

Cada aluno deve ilustrar atraves de exemplos como fica a visao a cores de pessoas com algum tipo de Dautonismo. Exemplificando a visao por um tricromatra padrao e pelo deficiente do tipo escolhido. A denominacao deve ser explicada bem como o motivo da distorcao das cores.
O trabalho e para ser mostrado oralmente na sala de aula.

Para ate a proxima aula (02/04):

Cada aluno deve primeiro escolher um espaco de cores diferente (por exemplo a Priscilla ja escolheu o CMYK e ninguem pode escolher o CMY, pois estou usando ele como exemplo abaixo) .
Depois disso deve mostrar, preferencialmente atraves de uma matriz de transformacao ou de equacoes , como se transformam as bandas RGB normalizadas neste espaco.
A seguir fazer o mesmo de forma inversa, ou seja, mostrar como se volta deste espaco para o RGB.
Ainda: dar pelo menos 10 valores de cores RGB neste espaco. Ou seja mostrar como exemplos, a descricao de pelo menos 10 cores normalizadas em ambos os espacos , por exemplo as seguintes cores soo descritas respectivamente em RGB e CMY: vermelho(1,0,0)(1,0,1), verde(0,1,0)(0,1,1), azul(0,0,1)(1,1,0), amarelo(1,1,0)(0,0,1), ciano(0,1,1)(0,1,0), magenta(1,0,1)(1,0,0), branco(1,1,1)(0,0,0), preto(0,0,0)(1,1,1), cinza(0.7,0.7,0.7)(0.3,0.3,0.3), rosa(1,0.5,0.5)(0.5,0,0.5).
Descrever que sua vizualiazacao geometrica (por exemplo CMY como o RGB sao um cubo diagonalmente opostos e com ou eixos principois defazados e apontando em direcoes opostas).
Finalmente : dizer qual sua caracteristica especial principal, ou para que nescessidade foi inventado e melhor se aplica.
IMPORTANTE: No caso especifico deste trabalho, prefiro que entreguem ate um dia antes da proxima aula, por e-mail, para que se possa antes verificar se todos entenderam, nao houve sobreposicao e fizeram adequadamente o mesmo.

Espaco de Cores RGB/CMY:

Girando em torno do eixo de cinzas:BW

Repartindo-se em torno do eixo BW Repare a variacao de tons de cinza

Dividindo-se em planos paralelos aos limites Repare a variacao de tons

Implementar , na aplicacao escolhida pelo seu grupo, uma forma que permite uma comparacao entre como fica uma imagem tipica, que voce vai usar, nas formas:

Na tecnica 3 (AHE) , em vez do histograma global, e calculado um histograma local para vizinhanca de cada pixel, por tamanhos variaveis. Nesta etapa voce deve verificar , qual seria o melhor tamanho de janela para seu caso. Ou seja seus sistema deve permitir variar e visualizar diversos exemplos de janelas ao redor do pixel.

A tecnica 4 (CLAHE) corta, no histograma local, todas as intensidades em que o numero de pixeis esteja acima de um limite definido. As intensidades acima do limite sao redistribuidas no histograma pelos tons vizinhos.

DDSM (de onde essas imagens originais forma obtidas) :
http://marathon.csee.usf.edu/Mammography/DDSM/thumbnails/benigns/benign_01/case3102/B-3102-1.html

Trabalhos dos anos anteriores