ELABORAZIONE DIGITALE DELLE IMMAGINI STORICO-ARTISTICHE (LM)

DOCENTE: GABRIELE MOSER
ANNO: 2014-2015
SSD: ING-INF/03
CFU: 6

PERIODO: Annuale

ATTIVATO DA: STORIA DELL'ARTE E VALORIZZAZIONE DEL PATRIMONIO ARTISTICO (2014-2015)

Programma

Programma per gli studenti che utilizzano l'insegnamento per 6 cfu

Immagini digitali e loro rappresentazione: acquisizione di un'immagine, rappresentazione digitale (campionamento e quantizzazione), rappresentazione del colore (informazione cromatica), strumenti matematici di base.
Valutazione della qualita' di un'immagine digitale: contrasto, presenza di rumore o di distorsioni geometriche.
Miglioramento di immagini: riduzione del rumore, aumento del contrasto, riduzione di distorsioni geometriche, cenni all'elaborazione nel dominio della frequenza.
Restauro di immagini: cenni a tecniche quantitative di restauro, metodi di restauro virtuale.
Analisi di immagini ed estrazione di strutture: estrazione di contorni e di primitive lineari, segmentazione, analisi di tessitura.
Compressione di immagini: codifica con perdita e senza perdita, codifica predittiva, codifica basata su trasformate, descrizione generale di alcuni formati standard di compressione.
Applicazioni ad immagini di opere d'arte: conoscenza oggettiva, conservazione, restauro.

Il corso prevede esercitazioni a calcolatore mediante l'uso di pacchetti software per elaborazione di immagini e la loro applicazione ad immagini di opere d'arte.

Bibliografia per gli studenti che utilizzano l'insegnamento per 6 cfu

V. CAPPELLINI, Elaborazione numerica delle immagini, Boringhieri, 1985.
P. ZAMPERONI, Metodi dell'elaborazione digitale di immagini, Masson, 1990.
S. B. SERPICO, G. VERNAZZA, Teoria e tecniche del riconoscimento, parte II: Elaborazione e riconoscimento di immagini, CUSL, 1997.
S. DELLEPIANE, Elaborazione di immagini digitali, ECIG, 2004.
W. K. PRATT, Digital image processing, Wiley Interscience, 3a edizione, 2001.
D. H. BALLARD, C. M. BROWN, Computer vision, Prentice Hall, 1982.
D. MARR, Vision, Freeman Publishing & Co., 1982.
M. RABBANI, P.W. JONES, Digital image compression techniques, SPIE Optical Engineering Press, 1991.

Metodi di Accertamento

Esame orale e prova pratica a calcolatore.

Obbiettivi Formativi

Fornire conoscenze di base sulla rappresentazione digitale di immagini storico-artistiche e sull’elaborazione computerizzata delle stesse, a scopo di analisi della qualità, restauro e compressione.

Curriculum Docente

Gabriele Moser ha ricevuto presso l’Università di Genova la laurea in ingegneria delle telecomunicazioni (con lode) ed il titolo di dottore di ricerca in scienze ed ingegneria dello spazio, rispettivamente nel 2001 e nel 2005. Dal 2010 è ricercatore universitario in Telecomunicazioni presso l’Università di Genova.
È risultato vincitore del premio di laurea "Alessandro e Rinaldo Viviani", istituito dall’Associazione Elettrica ed Elettronica Italiana, e del 2010 Best Paper Award presso il workshop IEEE-WHISPERS-2010 (Reykjavík, Islanda). Coopera dal 2001 col laboratorio di ricerca "Image Processing and Pattern Recognition for Remote Sensing" (IPRS), coordinato dal Prof. S. B. Serpico presso l’Università di Genova. Nel 2004 è stato visiting student presso INRIA Sophia Antipolis Méditerranée (Francia). Fra il 2005 ed il 2009 è stato assegnista di ricerca presso le Università di Genova e di Firenze. Attualmente coordina il laboratorio di ricerca "Remote sensIng for envirOnment and Sustainability" (RIOS) presso il Campus di Savona dell’Università di Genova. La sua attività di ricerca si focalizza sullo sviluppo di metodologie di elaborazione e riconoscimento di immagini, principalmente per applicazioni all’analisi di dati telerilevati.
Il Dr. Moser è (co)autore di oltre 100 pubblicazioni scientifiche in riviste internazionali, capitoli di libri internazionali ed atti di congressi. È Associate Editor delle riviste internazionali IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters e Pattern Recognition Letters rispettivamente dal 2008 e dal 2011. È revisore per numerose riviste scientifiche internazionali. Da luglio 2013 è il Chairman dell’Image Analysis and Data Fusion Technical Committee della IEEE Geoscience and Remote Sensing Society.
Presso l’Università di Genova collabora dal 2001 all’attività didattica di numerosi insegnamenti di telecomunicazioni, elaborazione di immagini, teoria e tecniche del riconoscimento e telerilevamento ed è titolare dal 2007 di un insegnamento in corsi di dottorato e dal 2011 di insegnamenti in corsi di laurea magistrale. È autore di due libri didattici relativi rispettivamente ad insegnamenti in corsi di dottorato e laurea magistrale.
Il Dr. Moser è stato coinvolto nell’attività tecnica e gestionale di numerosi progetti scientifici ed applicativi finanziati dal Ministero per l’Istruzione, l’Università e la Ricerca, dall’Agenzia Spaziale Italiana, dal Dipartimento per la Protezione Civile, dalla Regione Liguria e dall’Unione Europea.