1. Restauração de Imagens por Automatos celulares - Wagner Schau e Colega
2. Restauração de Imagens por Filtros de Wiener- Diogo e grupo ddt
3. Outros processos de restauração de Imagens
4. Filtros de Canny - Alex e grupos
5. Contornos Ativos
6. Outros Processos de Deteccao de Contornos - Bruno Borsato e Diego Passos
7. Filtros Direcionais - Alexandre de Souza Brandão e grupo
8. Filtros de Gabor - Flavio, Ildenir, Angela
9. Uso de Bancos de Filtros de Gabor para detecção de caracteristicas
10. Transformadas de Gabor - Lucas.

1. Primeiro leia o texto do item 3. dos tópicos do curso, sobre técnicas de segmentação de imagens (assunto da aula de 7/5/2007). Depois justifique, escrevendo, qual voce escolheria para segmentar texturas de imagem monocromática em especial imagens médicas como angiogramas e coloscopias. Essa justificativa vai compor uma seção no ultimo item deste trabalho.


2. Agora implemente a tecnica que voce escolheu. Estruture o programa de forma que as propriedades usadas para considerar as texturas de mesma região possam ser modificadas pelo usuário sem recopilar o programa.
   Esse item, ou seja sua implementacao, deve ser descrito por diagramas, que descrevam alem da estrutura do programa a dos dados usados. Inclua justificativas, que tambem vão compor a seção de metodologia do ultimo item deste trabalho.
   Justifique todos os seus passos, mesmo relacionados às implementacoes 1 e 2. Por exemplo, suponha que voce tenha obtado por usar matrizes de co-ocorrencia sempre simetricas, e depois da etapa de aquisição do numero de ocorrencia por escaneamento, passe por outra etapa que torne essa matriz simetrica. Neste caso sua justificativa pode ser baseada na propriedade de reflexividade da relação de vizinhaca, ou seja se "eu" sou seu "vizinho", "voce" deve tambem ser "meu vizinho". Faça assim para todos os detalhes do sistema que voce esta desenvolvendo e tambem para os testes (comentados abaixo).


3. Pesquize e experimente usando a implementacao 2 e os diversos descritores baseados em Matrizes de co-Ocorrencia formas de definir propriedades que poderiam distinguir regiões por texturas.
   Para obter estas propriedades das regiões, os descritores podem ser combinados em operações logicas e booleanas, a vontade. Faca experiencas , usando a sua implementação do item 2 deste trabalho, com diversas imagens de testes onde a textura seja inicialmente bem identificada e depois passe para as imagens medicas.
   Algumas imagens podem ser as que seguem:
   textura de Brodatz D53 e D49 - Cuja comparação com diversos trabalhos está no trabalho descritos em ....pub2007.html (proximo item).
   - usada na Ref [2] p. 304 (no livro ele comenta os resultados obtidos por alguns descritores e no CD do livro, que pode ser emprestado na Biblioteca do CTC ele formece as imagens originais e seus resultados para a segmentação destas texturas). A imagem original é esta ao lado mesmo.


4. Voce deve comparar seus resultados com obtidos por outros métodos de segmentação usando em testes as mesmas imagens que foram usados por outros autores. Use preferencialmente tecnicas quantitativas como a subtracao dos resultados e a soma dos pontos não nulos pra fazer isso. Veja por exemplo:
   ou o que é feito nos papers de segmentação disponiveis em:
   http://www.ic.uff.br/~aconci/pub2007.html - CVE
   http://www.ic.uff.br/~aconci/pub2005.html
   http://www.ic.uff.br/~aconci/pub2003.html
   http://www.ic.uff.br/~aconci/pub2000.html
   http://www.ic.uff.br/~aconci/pub98.html
   
5. Finalmente escreva o trabalho no formato de um paper, usando realmente os templates e regras de formatação de congressos. Veja por exemplo o site do SIBGRAPI, do IWSSIP ou de outros congressos da área que sejam QUALIS- A ; para isto: sugiro o formato disponivel em:Congresso Internacional de Morfologia ou pesquisar na internet outros sites .

• Não deixe de incluir no trabalho suas referencias bibliograficas, principalmente a comparação que fez com outros autores dos resultados das suas segmentacoes.
• Este trabalho é para ser entregue em: 21/05 !

Implementação 2 - 2007/1:

1 - Usando as "Matrizes de co-Ocorrencia" ( da Implementação 1 )crie um vetor de caracteristica de textura com a dimensão que voce achar adequada.
( Quem quizer pode usar as caracteristicas que estão nos textos disponibilizados no item 3 de "Topicos do Curso", pode criar algumas caracteristicas, ou pode procurar dicas em papers de texturas na literatura sugerida, ou ainda, pesquisar por sua conta estas caracteristicas, desde que seja oriundas das Matrizes de co-Ocorrencia. )

2 - Depois usando um grupo de imagens médicas do mesmo tipo de exames e região do corpo humano, re-arranje estas caracteristicas usando a "Transformada de Hotelling" ou seja implemente a tecnica de Analise dos Componentes Principais - PCA - de modo a ter o elementos do vetor de caracteristicas dados descorrelacionados ou de forma que estes elementos possam ser comprimidos!
Não esqueca de incluir no seu CD as imagens que usar para esta etapa- Entrega 23/4/07

Implementação 1 - 2007/1:

1 - Sequindo as dicas que estão no link visualização de Imagens DICOM no item 3.Topicos, monte as fatias das imagens dos CD's de exames de CT e MR que foram fornecidas no primeiro dia de aula (esta parte é para ser mostrada em sala dia 2/4/07). As dicas são do MatLab, mas se voce achar alguma lib que abra DICOM, em qualquer outra linguagem pode usar a vontade.
Quem quizer se iniciar no MatLab o Texto do Jan é uma otima dica (nos capítulos 5 e 7 há um básico sobre edição de imagens).

2 - Depois de ler o texto sobre "Matrizes de co-Ocorrencia" implemente esta forma de identificar textura de imagens médicas usando diretamente as informações em tons de cinza das imagens (pode ser usado a linguagem que quizer: MatLab, C++, etc.) . Isto sera' o assunto da aula do dia 2/4, aproveite para ler antes e tirar suas duvidas nesta aula sobre como implementar ou sobre a teoria relacionada! - Entrega 9/4/07

1- Pesquise os principios fisicos envolvidos nos diversos exames medicos por imagens (como CT, US, MRI, TIE, PET, SPECT... ). Depois, com suas palavras, resuma esses principios e as principais caracteristicas de cada tipo de exame.

2 - Leia o material deixado na pasta do curso, na Xerox. Explique com suas palavras como é feita a transformacao das respostas dos tecidos em imagens partir do escaneamento das fatias de CT.

3- Usando um visualizador de imagens DICOM experimente como as diversas fatias são usadas para montar uma imagem 3D. Foi deixando 2 CD com imagens CT e MRI de exemplo com vizualizadores (com o Marcello da Pos e instalados tambem no Lab de Graduação).

1. Primeiro leia o item 6. dos tópicos do curso, entrando em todos os seus links.
2. Depois resuma o texto do site oficial dos formatos de imagem PNG e JPEG.
3. Pesquize, ainda, as formas de compresao de dados LZ e LZW.
4. Finalmente escreva com suas palavras como se faz a compressao de dados nos formatos PNG e JPEG, para isto sugiro consider o texto sobre a forma de compressão do formato PNG disponivel em: http://www.libpng.org/pub/png/vince-sabio-compression-primer-1.2.2.txt ou pesquisar na internet outros sites sérios ou oficiais, mas faça voce o seu texto e não copie.(seu trabalho não será considerado neste caso)

• Não deixe de incluir no trabalho suas referencias bibliograficas.
• Este trabalho é INDIVIDUAL e para ser entregue na segunda aula: 26/03 !

Leia o capitulo de Morfologia das bibliograficas ou referencias [1] e [2] acima, até inclusive a operação hit-miss. Depois responda ou faça o pedido a seguir: