Generali:

  • Dipartimento: Ingegneria
  • Settore Ministeriale: ING-INF/07
  • Codice di verbalizzazione: 8039787
  • Metodi di insegnamento: Frontale
  • Metodi di valutazione: Scritto E Orale
  • Prerequisiti: Conoscenze di base in teoria della probabilità, teoria dei segnali, pattern recognition. all'inizio del corso gli studenti verranno sottoposti ad un questionario per avere una mappa più dettagliata delle loro conoscenze pre-acquisite.
  • Obiettivi: OBIETTIVI FORMATIVI: Apprendimento dei concetti base di elaborazione e analisi di immagini digitali. Si vedranno i principali algoritmi di elaborazione con particolare riferimento al campo applicativo delle immagini mediche. CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Lo studente acquisisce le conoscenze relative al campo dell'analisi delle immagini con particolare riferimento alla capacità di estrarre informazioni quantitative dalle immagini in merito alla localizzazione di oggetti e al loro tracciamento all'interno di video. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Lo studente acquisisce la capacità di implementare i suddetti algoritmi in ambiente Matlab mediante lezioni frontali al fine di essere in grado di sviluppare autonomamente un codice per una determinata applicazione. AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Lo studente dovrà integrare le conoscenze di base della teoria della probabilità, della teoria dei segnali e della pattern recognition al campo dell'elaborazione delle immagini. ABILITÀ COMUNICATIVE: Lo studente risolve un test scritto e sviluppa un progetto in ambiente matlab che illustra al docente in sede di prova orale. CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Gli studenti dovranno essere in grado di leggere e comprendere testi ed articoli scientifici in lingua inglese per approfondimenti degli argomenti trattati ma anche di allargare autonomamente la propria conoscenza della materia a tematiche non direttamente affrontate nel corso e connesse con il rapido sviluppo tecnologico nel settore dell'elaborazione delle immagini. Lo studente potrà in alcuni casi svolgere attività sperimentale di acquisizione video in time-lapse microscopy presso i nostri laboratori.

Didattica:

  • A.A.: 2023/2024
  • Canale: UNICO
  • Crediti: 6

Classe virtuale:

  • Nome classe: MENCATTINI-8039787-MEASUREMENT_SYSTEMS_FOR_MECHATRONICS_3
  • Link Microsoft Teams: Link
  • Docente: MENCATTINI ARIANNA