Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Calendario accademico
Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.
Calendario didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| I semestre | 1-ott-2015 | 29-gen-2016 |
| II semestre | 1-mar-2016 | 10-giu-2016 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione straordinaria Appelli d'esame | 1-feb-2016 | 29-feb-2016 |
| Sessione estiva Appelli d'esame | 13-giu-2016 | 29-lug-2016 |
| Sessione autunnale Appelli d'esame | 1-set-2016 | 30-set-2016 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sess. autun. App. di Laurea | 25-nov-2015 | 25-nov-2015 |
| Sess. invern. App. di Laurea | 16-mar-2016 | 16-mar-2016 |
| Sess. estiva App. di Laurea | 12-lug-2016 | 12-lug-2016 |
| Sess. autun 2016 App. di Laurea | 23-nov-2016 | 23-nov-2016 |
| Sess. invern. 2017 App. di Laurea | 20-mar-2017 | 20-mar-2017 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Festività dell'Immacolata Concezione | 8-dic-2015 | 8-dic-2015 |
| Vacanze di Natale | 23-dic-2015 | 6-gen-2016 |
| Vancanze di Pasqua | 24-mar-2016 | 29-mar-2016 |
| Anniversario della Liberazione | 25-apr-2016 | 25-apr-2016 |
| Festa del S. Patrono S. Zeno | 21-mag-2016 | 21-mag-2016 |
| Festa della Repubblica | 2-giu-2016 | 2-giu-2016 |
| Vacanze estive | 8-ago-2016 | 15-ago-2016 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
alberto.benvegnu@univr.it
+39 045 802 7072
Bloisi Domenico Daniele
domenico.bloisi@univr.it
maurizio.boscaini@univr.it
federico.busato@univr.it
bruno.gobbi@univr.it
Ugolini Simone
simone.ugolini@univr.it
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Attivato nell'A.A. 2016/2017
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
3° Anno Attivato nell'A.A. 2017/2018
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Un insegnamento a sceltaDue insegnamenti a scelta| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Un insegnamento a sceltaDue insegnamenti a sceltaLegenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Elaborazione di segnali e immagini per bioinformatica (2017/2018)
Codice insegnamento
4S003710
Crediti
12
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Segnali
Crediti
6
Periodo
I sem.
Docenti
Gloria Menegaz
Immagini
Obiettivi formativi
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MM: Segnali
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------------------------
MM: Immagini
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Il corso ha l'obiettivo di fornire allo studente le nozioni di base relative ai metodi di elaborazione delle immagini, sia naturali che mediche, acquisendo sia le basi teoriche sia strumenti implementativi. Al termine del corso gli studenti saranno in grado di applicare metodologie e utilizzare software per l’elaborazione delle immagini per risolvere i problemi piú comuni che si incontrano tipicamente nell'analisi di immagini mediche e biomediche. Il contenuto presuppone una buona famigliarità con i contenuti del corso relativo al modulo di Segnali, in particolar modo per quanto riguarda i concetti di analisi di Fourier (tempo/frequenza), sistemi lineari tempo-invarianti e filtraggio digitale. Si considererà l'intera catena di elaborazione delle immagini a partire dall'acquisizione fino alla resa su diversi dispositivi, analizzando gli aspetti teorici e pratici relativi ad ogni blocco. La teoria sarà complementata da attività di laboratorio finalizzata all'acquisizione di competenze pratiche in relazione agli aspetti piu importanti analizzati nel corso in modo da fornire una visione completa sulla pipeline ed una buona capacità critica e progettuale.
Programma
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MM: Segnali
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MM: Immagini
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- Introduzione all'elaborazione di immagini
- Trasformata di Fourier (serie di Fourier, TF in tempo continuo, TF a tempo discreto, trasformata discreta (DFT), FFT) in una dimensione
- Trasformata di Fourier (serie di Fourier, TF in tempo continuo, TF a tempo discreto, trasformata discreta (DFT), FFT) in due dimensione
- Introduzione ai sistemi a tempo discreto
- La catena di acquisizione (campionamento, quantizzazione)
- Metodi di miglioramento della qualità dell'immagine (image enhancement) sia nel dominio spaziale che in quello delle frequenze
- Filtraggio digitale (filtri passa basso, passa alto, lineari e non lineari)
- Estrazione dei contorni nel dominio del tempo e delle frequenze
- Analisi basata su regioni nel dominio del tempo e delle frequenze
- Operatori morfologici
- Rappresentazione ed elaborazione del colore
- Segmentazione di immagini (basata sui contorni e sulle regioni)
- Elementi di teoria e pratica del riconoscimento di oggetti
Bibliografia
| Attività | Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Immagini | W.K. Pratt | Digital Image Processing (Edizione 4) | Wiley Interscience | 2007 | 978-0-471-76777-0 | |
| Immagini | Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods | Digital Image Processing (Edizione 4) | Prentice Hall College Div | 2017 | 0133356728 |
Modalità d'esame
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MM: Segnali
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MM: Immagini
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Teoria: orale in 4 appelli. Gli appelli sono così distribuiti: 2 appelli nella Sessione Straordinaria a fine corso, 1 Appello nella Sessione Estiva, 1 appello nella Sessione Autunnale. Ogni esame è suddiviso in due parti superabili separatamente relative rispettivamente alla teoria e al laboratorio. Il voto complessivo è dato dalla media matematica delle valutazioni in 30esimi ottenute nelle due parti. L’esame si ritiene superato se il voto conseguito in ognuna delle parti è maggiore o uguale a 18. Ogni valutazione rimane valida per l’intero anno accademico in corso. Obiettivo della prova di teoria è quello di accertare la comprensione dei contenuti e la capacità di elaborare tali contenuti in relazione sia a generalizzazioni di casi presentati durante il corso sia all’applicazione a problemi specifici. Tale comprensione potrà essere verificata anche mediante l'esposizione di teoremi e dimostrazioni. Obiettivo della prova di laboratorio è accertare l’acquisizione degli strumenti e della metodologia necessari alla risoluzione di esercizi e casi di studio. La prova consiste nella discussione degli esercizi svolti durante il corso e nello svolgimento di un mini progetto al termine del corso.
Materiale e documenti
-
L10 - Image enhancement in spatial domain (part1)
(it, 3969 KB, 17/11/17)
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L11 - Image enhancement in spatial domain (part2)
(it, 5096 KB, 17/11/17)
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L12 - Edge detection
(it, 5352 KB, 03/12/17)
-
L13 - Region-based processing
(it, 26002 KB, 15/12/17)
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L14 - Pattern recognition
(it, 4901 KB, 10/01/18)
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L15 - Color
(it, 5344 KB, 10/01/18)
-
L5
(it, 18601 KB, 09/11/17)
-
L6
(it, 6018 KB, 08/11/17)
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L7A
(it, 15385 KB, 08/11/17)
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L7B
(it, 19532 KB, 08/11/17)
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L8 - Spatial enhancement in Fourier domain
(it, 6853 KB, 14/11/17)
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L9 - Digital image fundamentals
(it, 2707 KB, 17/11/17)
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Lab 1 - esercizio
(it, 12 KB, 30/10/17)
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Lab 1 - Introduction to Matlab
(it, 16837 KB, 30/10/17)
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Lab 2
(it, 8418 KB, 06/11/17)
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Lab 3
(it, 6819 KB, 13/11/17)
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Lab 4
(it, 2179 KB, 04/12/17)
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Lab 5
(it, 1495 KB, 11/12/17)
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Lab 5 - otsu
(it, 5 KB, 11/12/17)
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Lab 6
(it, 579 KB, 18/12/17)
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Lab 8
(it, 3422 KB, 15/01/18)
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Lesson 1 - Introduction to signals and systems
(it, 1980 KB, 18/10/17)
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Lesson 2 - Time domain analysis of continuous-time systems
(it, 21719 KB, 30/10/17)
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Lesson 3 - Signal representation by Fourier Series
(it, 21484 KB, 30/10/17)
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Lesson 4 - Continuous time signal analysis: the Fourier transform
(it, 23786 KB, 01/11/17)
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Soluzioni esercizi 1-3
(it, 2 KB, 20/11/17)
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IMMAGINI 01 - Introduzione
(it, 3425 KB, 20/03/18)
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IMMAGINI 02 - Operazioni puntuali
(it, 3696 KB, 20/03/18)
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IMMAGINI 03 - Filtraggio
(it, 1667 KB, 27/03/18)
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IMMAGINI 04 - Restauro/deconvoluzione
(it, 977 KB, 27/03/18)
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IMMAGINI 05 - Estrazione di feature
(it, 3630 KB, 09/05/18)
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IMMAGINI 06 - Segmentazione
(it, 3072 KB, 12/04/18)
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IMMAGINI 07 - Operatori morfologici
(it, 6851 KB, 06/06/18)
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IMMAGINI 08 - Registrazione
(it, 2866 KB, 29/05/18)
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IMMAGINI 09 - Compressione
(it, 1621 KB, 24/05/18)
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IMMAGINI LAB 01
(it, 1779 KB, 29/05/18)
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IMMAGINI LAB 02
(it, 1638 KB, 29/05/18)
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IMMAGINI LAB 03
(it, 2754 KB, 29/05/18)
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IMMAGINI LAB 04
(it, 5185 KB, 29/05/18)
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IMMAGINI LAB 05
(it, 479 KB, 29/05/18)
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IMMAGINI LAB 06
(it, 955 KB, 29/05/18)
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IMMAGINI LAB 07
(it, 709 KB, 29/05/18)
Tipologia di Attività formativa D e F
Insegnamenti non ancora inseriti
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
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Docenti tutor
Prova Finale
Alla prova finale sono riservati 3 crediti. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su un breve elaborato scritto, un esame orale, o un esame scritto. La forma e i contenuti dell'esame vengono concordati tra lo studente e il docente referente (relatore), il quale sarà anche membro della Commissione d'esame. Il colloquio può riguardare approfondimenti di argomenti non trattati durante la normale attività didattica, oppure può mettere in luce problematiche e metodologie affrontate durante un'attività di tirocinio. Su proposta del relatore la prova finale/elaborato può essere compilata e discussa in lingua straniera.
Il punteggio finale di Laurea è stabilito da una apposita Commissione di Laurea secondo le modalità indicate nel Regolamento di Ateneo, che esprime un giudizio finale in centodecimi con eventuale lode.
Il relatore dell'esame di laurea potrà essere un qualunque docente strutturato dell'Ateneo che soddisfa almeno uno dei seguenti requisiti: componente del Collegio Didattico del corso di laurea, oppure componente del Dipartimento di Informatica, oppure che insegna in un SSD presente nel piano del corso di laurea.
Il punteggio minimo per il superamento dell'esame finale è di 66/110. II voto di ammissione è determinato rapportando la media pesata sui CFU degli esami di profitto a 110 e successivamente arrotondando il risultato all'intero più vicino. A parità di distanza, si arrotonda all'intero superiore. Per media degli esami di profitto si intende la media ponderata sui crediti. E' previsto un incremento al massimo di 8/110 rispetto al voto di ammissione, di cui 4 punti riservati alla valutazione dell'esame di laurea da parte della commissione di esame composta da due docenti e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo basato sul seguente schema (che tiene conto in maniera positiva di eventuali lodi e periodi Erasmus ed in maniera negativa di eventuali anni fuori corso): se in corso: 3,5 + 0,2 * numero lodi; se fuori corso: 3,5 –0,5 * numero anni fuori corso + 0,1 * numero lodi; 1 punto ogni 3 mesi di Erasmus effettuato.
L'attribuzione della lode, nel caso di un incremento che porti ad una votazione che raggiunga o superi 110/110, è a discrezione della Commissione di Laurea nonché attribuita se il parere dei membri della commissione è unanime.
Modalità e sedi di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
È consentita l'iscrizione a tempo parziale. Per saperne di più consulta la pagina Possibilità di iscrizione Part time.
Le attività didattiche del corso di studi si svolgono negli spazi dell’area di Scienze e Ingegneria che è composta dagli edifici di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 e Piramide, siti nel polo di Borgo Roma.
Le lezioni frontali si tengono nelle aule di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 mentre le esercitazioni pratiche nei laboratori didattici dedicati alle varie attività.
Caratteristiche dei laboratori didattici a disposizione degli studenti
- Laboratorio Alfa
- 50 PC disposti in 13 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a un videoproiettore 8K Ultra Alta Definizione per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Tutti i PC sono accessibili da persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Delta
- 120 PC in 15 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a due videoproiettori 4K per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Un PC è su un tavolo ad altezza variabile per garantire un accesso semplificato a persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Gamma (Cyberfisico)
- 19 PC in 3 file di tavoli
- 1 PC per docente con videoproiettore 4K
- Configurazione PC: Intel Core i7-13700, 16GB RAM, 512GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Laboratorio VirtualLab
- Accessibile via web: https://virtualab.univr.it
- Emula i PC dei laboratori Alfa/Delta/Gamma
- Usabile dalla rete universitaria o tramite VPN dall'esterno
- Permette agli studenti di lavorare da remoto (es. biblioteca, casa) con le stesse funzionalità dei PC di laboratorio
Caratteristiche comuni:
- Tutti i PC hanno la stessa suite di programmi usati negli insegnamenti di laboratorio
- Ogni studente ha uno spazio disco personale di XXX GB, accessibile da qualsiasi PC
- Gli studenti quindi possono usare qualsiasi PC in qualsiasi laboratorio senza limitazioni ritrovando sempre i documenti salvati precedentemente
Questa organizzazione dei laboratori offre flessibilità e continuità nel lavoro degli studenti, consentendo l'accesso ai propri documenti e all'ambiente di lavoro da qualsiasi postazione o da remoto.
