Álgebra de Imagens

Bem-vindo à documentação da disciplina de Álgebra de Imagens! Este material foi desenvolvido para servir como guia de estudo e referência para os conceitos fundamentais do processamento digital de imagens.

Sobre a Disciplina

A Álgebra de Imagens é uma área fundamental que combina conceitos de matemática (álgebra, teoria de conjuntos, análise) com processamento digital de imagens. O objetivo é fornecer uma base teórica sólida para compreender como imagens podem ser representadas, manipuladas e analisadas de forma sistemática.

O que você vai aprender

Fundamentos Matemáticos

Estruturas algébricas, ordens parciais, reticulados e a definição formal de imagem como função.

Álgebra de Templates

Templates, operações de convolução generalizada e invariância à translação.

Processamento Clássico

Histogramas, filtragem espacial, domínio da frequência e detecção de bordas.

Morfologia Matemática

Erosão, dilatação, abertura e fechamento para análise de formas.

Descritores e Features

Texturas de Haralick, matrizes de co-ocorrência e segmentação por limiar.

Deep Learning

Redes neurais convolucionais, arquiteturas clássicas e aplicações modernas.

Estrutura do Curso

Módulo	Tópicos	Semanas
Fundamentos	Estruturas Algébricas, Definição de Imagem, Amostragem	T0-T2
Templates	Definição, Operações, Invariância	T3
Processamento	Histogramas, Filtros, Fourier, Bordas	T4-T7
Morfologia	Erosão, Dilatação, Abertura, Fechamento	T8
Descritores	Haralick, Segmentação	T5-T6
Deep Learning	CNNs, Arquiteturas, Detecção	T9-T12

Pré-requisitos

Álgebra Linear
Cálculo Diferencial e Integral
Noções de programação (Python recomendado)

Ferramentas

# Bibliotecas principais utilizadas
import numpy as np      # Operações matriciais
import cv2              # OpenCV para visão computacional
import matplotlib.pyplot as plt  # Visualização
from PIL import Image   # Manipulação de imagens

Como usar esta documentação

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