Cursos de Pós-Graduação
Divisão de Processamento de Imagens - DPI

Os cursos de pós-graduação da DPI são ministrados por nossos pesquisadores como parte dos programas regulares de Mestrado e Doutorado em Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento e em Computação Aplicada. Para fazê-los como aluno isolado, consulte a Coordenação da Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto ou a Coordenação da Pós-Graduação em Computação Aplicada.

Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento

SER-300 - Introdução ao Geoprocessamento

Objetivo: oferecer um panorama geral da tecnologia de Geoprocessamento, ao discutir os fundamentos teóricos e principais aplicações nos domínios ambiental e cadastral.

Carga Horária: 45 horas/aula e 60 horas para a realização de um projeto individual.

SER-301 - Análise Espacial

Objetivo: oferecer um curso que apresente as principais técnicas de Análise Espacial no contexto de estudos de Geoprocessamento, incluindo: Álgebra de Mapas, Análise Multi-Critério, Classificação Contínua, Geoestatística e Qualidade de Dados.

Carga Horária: 45 horas/aula e 60 horas para a realização de um projeto individual.

SER-303 Bancos de Dados Geográficos

Objetivo: o curso discutirá com maior profundidade os problemas relacionados com o gerenciamento de bancos de dados geográficos, incluindo assuntos como estruturas de dados, algoritmos, indexação espacial, modelos de dados, linguagens, interoperabilidade, acesso via Internet e bibliotecas geográficas digitais.

Carga Horária: 45 horas/aula e 60 horas para a realização de um projeto individual.

SER-403 Mudanças Globais: Princípios, Processos e Modelagem

Objetivo: O curso apresentará o papel dos gases de efeito estufa no forçamento radioativo, e as principais fontes e os principais sumidouros desses gases. Também serão discutidos impactos das mudanças climáticas sobre os ciclos biogeoquímico e hidrológico, sobre o funcionamento e a composição dos ecosistemas e sobre a sociedade.

Carga Horária: 45 horas/aula.

SER-410 Processamento de Imagens SAR

Objetivo: oferecer os fundamentos teóricos sobre modelagem estatística, polarimetria e interferometria de Imagens SAR; e fundamentos práticos das técnicas de Processamento Digital de Imagens SAR, para os dados obtidos por sensores orbitais e aerotransportados.

Carga Horária: 45 horas/aula e 60 horas para a realização de um projeto individual.

SER-437 Processamento Digital de Imagens de Sensores Remotos

Objetivo: oferecer ao aluno os fundamentos teóricos e as técnicas de uso de Processamento Digital de Imagens, para o caso de dados obtidos por sensores orbitais e aerotransportados, incluindo: Realce, Filtragem, Transformações Multiespectrais e Classificação de Imagens.

Carga Horária: 45 horas/aula e 60 horas para a realização de um projeto individual.

Computação Aplicada

CAP-365 Paradigmas e Ferramentas de Desenvolvimento de Software

Objetivo: O objetivo do curso é oferecer aos alunos um curso avançado na área de Engenharia de Software, sob a perspectiva de projeto e construção de sistemas complexos. O curso discutirá com maior profundidade os problemas relacionados com paradigmas de programação, especialmente as questões relacionadas a Padrões de Projeto e Programação Genérica. Os exemplos e os trabalhos serão desenvolvidos na linguagem C++. Ao final do curso, o aluno deverá ser capaz de realizar o projeto e desenvolvimento de sistemas complexos, utilizando técnicas atualizadas de programação.

Carga Horária: 45 horas/aula.

CAP-349 - Bancos de Dados Geográficos

Ementa: Modelagem de Dados: Modelo entidade e relacionamento, modelo relacional e modelo orientado a objetos. Modelagem de dados Geográficos e Ambientais. Álgebra relacional, linguagem de consulta (SQL e OQL) e suas extensões espaciais. Indexação espacial e multidimensional. Arquivamento de grandes volumes de dados em múltiplos níveis. Transações de longa e curta duração. Integridade e recuperação de dados geográficos. Bibliotecas digitais.

Bibliografia:

• KURTH e SIBERSCHATZ, Data Base Systems.
• DATE, C.J., An Introduction to Data Base Systems, Addison-Wesley, USA, 1985.
• CATTEL, R., The ODMG-93 Standard, Morgan Kauffman, San Francisco, 1993.
• STONEBRAKER, M., Managing Persistent Objects in a Multi-level Storage. ACM. Feb. 1991 0-89791-425.
• WORBOYS, MF, HEARNSHAW H.M, MAGUIRRE D.J., Object-Oriented data modelling for sapatial data base IJGIS, 1990.
• CÂMARA, G., Modelos, linguagens e Arquitetura para Banco de Dados Geográficos, INPE, 1995.
  

CAP-404 - Aspectos Algébricos do Processamento Digital de Imagens

Ementa: Conceitos de par ordenado (definição de pixel), grágico-de-um-mapeamento (definição de imagem digital), mapeamento (caracterização das imagens), conjunto parcialmente ordenado (domínio e escala de níveis de cinza de uma imagem). Caracterização das imagens em termos de matrizes (scanner e monitor). Espaço vetorial (imagem como um vetor), operação estendida (operação sobre imagens). Espaço vetorial Euclidiano (media e variância de uma imagem, covariância de duas imagens, matriz de covariância de uma família de imagens), diagonalização de uma matriz simétrica (componentes principais de uma família de imagens). Supremo e ínfimo, reticulado, monoide (reticulado dos níveis de cinza, das imagens e dos operadores). Subconjunto fechado em relação a uma operação. Morfismo, isomorfismo, mapeamento linear, dilatação e erosão. Caracterização das luts lineares e das luts dilatações e erosões. Definição e caracterização dos operadores pontuais (realce) que são lineares, dilatações e erosões. Caracterização das medidas lineares e das medidas dilatações e erosões. Definição e caracterização dos operadores de janela (filtragem) que são lineares, dilatações e erosões. Produto de convolução, adição e subtração de Minkowski.

Bibliografia:

• BANON, G.J.F., BARRERA, J., Bases da Morfologia Matemática para Análise de Imagens Binárias, 2 ed., 1998.
• BANON, G.J.F., Formal introduction to digital image processing 2 ed., 2000.
• BIRKHOFF, G., Lattice theory, 3 ed, American mathematical society, Providence, Rhode Island, 1967.
• HEIJMANS, H.J.A.M., Morphological Image Operators Academic Press, Boston, 1994.
• MACLANE, S., BIRKHOFF, G., Algebra, Macmillan, London, 1967.

CAP-324 - Bases da Morfologia Matemática para Análise de Imagens

Ementa: Morfologia sobre subconjuntos. Subconjuntos e funções binárias. Algebra de Boole. Reticulados. Operadores sobre subconjuntos. Operadores invariantes em translação. Adição e subtração de Minkowski. Dilatações e erosões. Conexão de Galois. Aberturas e fechamentos algébricos. Aberturas e fechamentos morfológicos. Teorema de representação/decomposição de operadores. Topologia digital. Vizinhança. Adjacência. Conexidade.

Bibliografia:

• BANON, G.J.F., BARRERA, J., Bases da Morfologia Matemática para a Análise de Imagens Binárias. IX Escola de Computação, Recife, Julho de 1994.
• HEIJMANS, H.J.A.M., Morphological Image Operators. Academic Press, London, 1994.
• SERRA, J., Image Analysis and Mathematical Morphology. Volume 1. Academic Press, London, 1982.
• SERRA, J., Image Analysis and Mathematical Morphology. Volume. 2. Academic Press, London, 1988.

CAP-224 - Processamento Digital de Imagens

Pré-requisito: Cálculo básico e álgebra linear, experiência em programação será útil.

Ementa:Introdução: problemas, aplicações, fases de processamento, sistemas de imageamento. Noções de Percepção visual: sistema visual humano, brilho, contraste, cor, Sistema RGB, equipamento de visualização, tabela de cores. Digitalização: Amostragem e Quantização. Transformadas: Fourier, wavelet. Restauração de imagens: Modelos de degradação, filtragem inversa e filtragem Wiener. Registro de imagens: transformações geométricas, métodos de interpolação. Realce de Imagens: processamento pontual, filtragem espacial e no domínio da freqüência e filtros não-lineares. Componentes Principais. Realce de Cores: IHS, pseudocor, falsa cor. Segmentação. Extração de atributos. Modelo Linear de Mistura.

Bibliografia:

• GONZALEZ, R. C., WOODS, R. E., Digital Image Processing, Addison Wesley, 1992.
• JAIN, A. K., Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall, 1989.
• ROSENFELD, A., KAK, A. C., Digital Picture Processing, Academic Press, 1982.
• MASCARENHAS N. D. A., VELASCO, F. R. D., Processamento Digital de Imagens, EBAI, 1989.
• SCHOWENGERDT, R.A., Remote Sensing: Models and Methods for Image Processing, Academic Press NY, 1997.
• MATHER, P. M., Computer Processing of Remotely-Sensed Images: An introduction. John Wiley & Sons. 1999.
• RICHARDS, J. A., Remote Sensing Digital Image Analysis. An Introduction. Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1993.
• MARQUES FILHO, O. e VIEIRA NETO, H. Processamento Digital de Imagens. Brasport 1999
  

CAP-335 - Reconhecimento Estatístico de Padrões

Pré-requisito: CAP-224

Ementa: Aplicações de reconhecimento de padrões. Funções discriminantes lineares. Teoria da decisão estatística. Testes de Neyman-Pearson e Minimax. Cálculo de probabilidade de erro. Introdução à teoria da estimação de parâmetros. Aprendizado bayesiano com supervisão. Algoritmos de treinamento. Classificação em múltiplas classes. Extração de atributos. Função discriminante linear de Fisher. Agregação de dados.

Bibliografia:

• DEVIJVER, P., KITTLER, J., Statistical pattern recognition. Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1982.
• DUDA, R.O., HART, P.E., Pattern classification and scene analysis. New York, Wiley, 1973.
• FUKUNAGA, U., Introduction to statistical pattern recognition. Academic. 1972.
  

Última atualização:11 April, 2007