Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze umane, sociali e del patrimonio culturale
SCIENZE ARCHEOLOGICHE
Insegnamento
LABORATORIO DI IMAGE PROCESSING
SUP7078177, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE ARCHEOLOGICHE (Ord. 2018)
LE0616, ordinamento 2018/19, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 3.0
Tipo di valutazione Giudizio
Denominazione inglese IMAGE PROCESSING LABORATORY
Sito della struttura didattica http://www.beniculturali.unipd.it/www/homepage/
Dipartimento di riferimento Dipartimento dei Beni Culturali: Archeologia, Storia dell'Arte, del Cinema e della Musica (DBC)
Obbligo di frequenza
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo NON è possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta Insegnamento riservato SOLO agli iscritti al corso di SCIENZE ARCHEOLOGICHE (Ord. 2018)

Docenti
Responsabile GIUSEPPE SALEMI ICAR/06

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
ALTRO Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro -- 3.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Annuale
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LABORATORIO 3.0 24 51.0

Calendario
Inizio attività didattiche 25/09/2018
Fine attività didattiche 28/06/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2018

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
2 2017/19 01/12/2018 30/11/2019 SALEMI GIUSEPPE (Presidente)
FARESIN EMANUELA (Membro Effettivo)
VIDALE MASSIMO (Membro Effettivo)
1 2017/18 01/12/2017 30/11/2018 SALEMI GIUSEPPE (Presidente)
FARESIN EMANUELA (Membro Effettivo)
VIDALE MASSIMO (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Il Laboratorio prevede competenze di base relative all'utilizzo di software su piattaforme Windows o Mac. In laboratorio saranno comunque illustrate le procedure di installazione dei software utilizzati.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Lo studente, al termine del Laboratorio, sarà in grado di gestire immagini monocromatiche e a colori, saprà gestire le aberrazioni cromatiche e le distorsioni geometriche. Inoltre, acquisirà le conoscenze di base per acquisire e ricomporre mosaici di immagini.
Modalita' di esame: L'esame prevede una prova orale di accertamento delle competenze acquisite, tramite la presentazione di un progetto di gestione e visualizzazione di immagini singole e mosaicate in ambito archeologico.
La prova di accertamento consente di verificare che lo studente abbia effettivamente acquisito le conoscenze per estrarre informazioni, morfologie e tessiture da immagini digitali provenienti da differenti sensori.
Criteri di valutazione: La valutazione della preparazione dello studente avviene tramite la prova di esame con la presentazione del progetto. In particolare, si valuterà come lo studente sia in grado di gestire mosaici di immagini e di estrarre informazioni di interesse per la ricerca archeologica.
Contenuti: - Immagini monocromatiche, immagini a colori e multicanale.
- Algoritmi di trattamento e correzione di:
fuori fuoco (deblur)
aberrazioni cromatiche e sferiche
deformazioni geometriche delle ottiche
- Analisi di morfologie e di tessiture con estrazione di informazioni
- Classificazione e segmentazione
- Luminosità e colorimetria
- Acquisizione e ricomposizione di mosaici di immagini, in modalità nodale o planare
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Il Laboratorio verrà erogato con due modalità tra loro collegate. Le lezioni frontali teoriche si svolgono in aula con presentazioni in formato Powerpoint. Seguiranno degli esempi pratici che verranno replicati dallo studente sul suo laptop. Le esercitazioni pratiche prevedono l'importazione di immagini acquisite con differenti sensori ed in differenti formati, la loro visualizzazione, classificazione e segmentazione.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Tutti i materiali presentati nel Laboratorio saranno disponibili nella piattaforma Moodle del Laboratorio in tre specifiche cartelle:
- cartella lezioni con i file in formato PDF delle presentazioni teoriche e degli esempi applicativi presentati in aula;
- cartella approfondimenti con articoli reperiti dalla letteratura scientifica di settore;
- cartella software con file di installazione e la manualistica relativa ai software free ed open source presentati in Laboratorio e da utilizzare per le attività pratiche.
Testi di riferimento:
  • Blanchet, Gérard, Digital Signal and Image Processing using MATLAB, Volume 1. Wiley: --, 2014. Cerca nel catalogo
  • Liu, Jian-Guo; Guo Liu, Jian; Mason, Philippa J., Essential Image Processing and GIS for Remote Sensing. --: --, --. Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Problem based learning
  • Case study
  • Working in group

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • Mathematica
  • Matlab
  • Gimp, REgard3D, ParaView

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita'