Metodi di rappresentazione di immagini. Modellizzazione di un'immagine a scala di grigi. Risoluzione in ampiezza e in spazio. Contrasto. Istogramma di un'immagine. Campionamento su una griglia (Sampling). Risoluzione di un'immagine. Problemi di saturazione e campionamento. Trasformata di Fourier nel processamento di immagini. Schema di processamento digitale di un'immagine. Utilizzo di Matlab per l'image processing. Rumore nelle immagini. Modellizzazione del rumore dipendente dal segnale. Algoritmi di stima della varianza del rumore. Correlazione statistica. Operatori puntuali nell'image processing. Istogramma. Aumento del contrasto nelle immagini. Operatori spaziali nel processamento di immagini. Filtri lineari e non lineari. Il filtro mediano per il rumore impulsivo. Filtri inversi e pseudo inversi. Il filtro di Wiener. Deconvoluzione. Algoritmi di deblurring. Edge detection. Applicazione di filtri gradiente, laplaciano e unsharp masking. Rappresentazione multiscala. Piramide Laplaciana. Trasformate tempo frequenza. La trasformata di Gabor. Segmentazione. Pixel based. Edge based. Region based (Algoritmo di Burt). Segmentazione model based (Trasformata di Hough), Semantic segmentation mediante CNN. Operatori morfologici. Estrazione dei contorni. Operazione di Closing e Opening, elementi strutturali. Classificazione di oggetti in immagini digitali. Esempio applicativo di processamento avanzato di immagini nella mammografia digitale. Esempio di processamento immagini nel riconoscimento emozionale. Tutti gli algoritmi vengono simulati in Matlab ed applicati ad immagini digitalizzate.
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