Profesorado

Joaquín Pizarro Junquera (coordinador)

Situación

Prerrequisitos

Ninguno

Contexto dentro de la titulación

Optativa

Recomendaciones

Ninguna

Competencias

Competencias específicas

• Cognitivas(Saber):

  - Entender los conceptos relacionados con el Procesamiento de
  Imágenes
  - Identificar las distintas fases del Procesamiento de Imágenes
  - Valorar y conocer cada una de las técnicas existentes
  - Posibilitar la asimilación de las metodologías más relevantes en la
  resolución de problemas de Procesamiento de Imágenes
  - Favorecer la aplicación práctica mediante su implementación
  utilizando las herramientas de software apropiadas.
  - Aplicación de estas metodologias a problemas reales.
  
  

• Procedimentales/Instrumentales(Saber hacer):

  - Visualización e interpretación de soluciones
  - Diseño de experimentos y estrategias
  - Diseño e implementación de algoritmos
  

• Actitudinales:

  - Habilidades sociales
  - Capacidad de abstracción
  - Metódico
  - Conocimiento de los procesos de aprendizaje
  - Capacidad de crítica.
  - Capacidad de relación con otras asignaturas
  

Objetivos

El procesamiento de imágenes comprende dos grandes áreas, la primera abarca
todo lo relacionado con la mejora de la calidad de la imagen y la segunda
abarca el procesamiento para interpretación de la imagen por parte de las
máquinas. Estos van a ser los dos grandes objetivos de la asignatura.

En el plano teórico


Enseñar al alumno conceptos básicos de procesamiento que le permitan
introducirse en las distintas técnicas de procesado y sus campos de aplicación.
Estos conocimientos serán impartidos desde una perspectiva global pero con el
nivel suficiente para que el alumno conozca y entienda de forma adecuada los
conceptos teóricos básicos, sea capaz de comprender publicaciones de carácter
divulgativo relacionadas con la asignatura, y pueda ser capaz de ampliar
conocimientos de forma autónoma cuando lo necesite en su desarrollo académico y
profesional.


En el plano práctico


Adiestrar al alumno tanto en el diseño de algoritmos como en el manejo de
herramientas y su aplicación a problemas actuales.

Programa

Teoría.-

1.Introducción
1.1.  El problema de la visión
1.2.  Etapas en un proceso de tratamiento de imágenes
1.3.  Adquisición de imágenes
1.4.  Tipos de imágenes

2.Tratamiento de imágenes por transformación del dominio
2.1.  Introducción a la transformada de Fourier
2.2.  La transformada de Fourier Discreta
2.3.  Propiedades de la transformada de Fourier bidimensional
2.4.  Otras transformadas

3.Preprocesamiento básico de imágenes digitales
3.1.  Introducción.
3.2.  Procesamiento básico de imágenes
3.3.  Transformaciones lógicas
3.4.  Transformaciones geométricas

4.Suavizado y realzado
4.1.  Suavizado
4.2.  Histogramas
4.3.  Operaciones de vecindad.
4.4.  Filtrado

5.Operaciones morfológicas
5.1.  Introducción
5.2.  Principios y transformaciones básicas
5.3.  Propiedades
5.4.  Morfología en imágenes de grises

6.Detección de bordes
6.1.  Introducción
6.2.  Pasos en la detección de bordes
6.3.  Métodos basados en el Gradiente
6.4.  Métodos basados en la Laplaciana

7.Segmentación
7.1.  Introducción
7.2.  Técnicas basadas en umbralización
7.3.  Técnicas basadas en detección de fronteras
7.4.  Técnicas basadas en regiones

8.Extracción de características
8.1.  Descriptores de contorno
8.2.  Descriptores de región

Prácticas.-
1.- Introducción al Matlab
2.- Transformación de imágenes
3.- Tratamiento básico
4.- Operaciones morfológicas
5.- Detección de bordes y segmentación
6.- Extracción de características.
7.- Resolución de problemas.

Metodología

La metodología empleada para la impartición de las clases, tanto prácticas como
teóricas, se basa en los siguientes puntos:


1º.  Explicación de contenidos mediante una metodología Expositiva-
Elaborativa.

El alumno, como participante del proceso de enseñanza-aprendizaje,
debe recibir una explicación detallada de toda la teoría referente a la
asignatura. Además, se realizarán ciertos ejercicios prácticos modelo, para que
el alumno pueda, posteriormente, y basándose en los conceptos teóricos,
previamente expuestos, solventar cualquier situación no prevista.

2º.  Motivación del alumnado.

Se intentará crear el ambiente adecuado en clase para que el
alumno participe directamente. Además, se le dará la posibilidad de realizar
trabajos de investigación sobre aspectos concretos del temario que influirán en
la nota final del alumno.

3º.  Estimulación del razonamiento y la discusión.

El alumno puede, y debe, preguntar el por qué algo explicado
por el profesor es así, y el profesor debe ser capaz de responder y satisfacer
la curiosidad del alumno. Esta discusión se mantendrá siempre que sea del
interés del resto de los alumnos, en caso contrario, se citará al alumno en
concreto a una tutoría, donde se le resolverá personalmente la duda

Distribución de horas de trabajo del alumno/a

Nº de Horas (indicar total): 112.5

• Clases Teóricas: 13  
• Clases Prácticas: 39  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas: 4  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado: 4  
  • Sin presencia del profesorado: 9  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 40.5  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 3  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Técnicas Docentes

Criterios y Sistemas de Evaluación

La evaluación se realizará atendiento a dos componentes:
1 - Entrega de trabajos. El alumno deberá entregar trabajos en cada tema donde
pongan en práctica los conocimientos adquiridos
2 - Se realizarán varios controles teóricos.

NOTA = 60% Trabajos + 40% Teoría

Recursos Bibliográficos

-DE LA ESCALERA. Visión por computador: fundamentos y métodos. Prentice Hall,
Madrid. 2001
- R.C. GONZÁLEZ. Digital Image Processing using Matlab. Pearson Prentice Hall
2004
-J. GONZÁLEZ Jiménez . Visión por computador. Paraninfo. 2000
-G. PAJARES Martínsanz. Visión por computador: imágenes digitales y
aplicaciones. Ed. ra-ma . 2001
-R. C. GONZÁLEZ. Tratamiento digital de imágenes. Addison-Wesley. Diaz de
Santos. 1996
-JAIN, R; KASTURI, R AND SCHUNK, B.G.. Machine Visión, McGraw-Hill Inc. 1995
-SONKA, M;HLAVAC, V AND VOYLE, R. Image Processing, Analysis and Machine
Vision, Chapman & Hall ed. 1993
-J. VÉLEZ, B. MORENO, A. SÁNCHEZ, J.L. ESTEBAN. Visión por Computador.
Dykinson 2003.
-R.C. GONZALEZ Y R.E. WOODS. Digital Image Processing. Addison-Wesley, 1993.
-MARAVALL. Reconocimiento de Formas y Visión Artificial. Ed. Ra-ma, 1993.
-G.A. BAXES. Digital Image Processing: Principles and Practice. J. Wiley &
Sons, 1994.
-A.K. JAIN. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice-Hall
internacional, 1989.
-BRACEWELL. Ronald. Two dimensional imaging. Englewood Cliffs, N.J., Prentice
Hall, 1995.
-CASTLEMAN, K. Digital imagen processing. Englewood Cliffs, N.J., Prentice
Hall, 1996.
-IRARRAZAVAL, Pablo. Análisis de señales. McGraw Hill, 1999.
-PRATT, William K. Digital image processing. 2 ed. New York, Wiley-
Interscience, 1991.
-RUSS, J. The image processing handbook. Boca Ratón, CRS Press, 1995.
-SID-AHMED, M. Image processing. New York, McGraw Hill, 1995.
-TEUBER, J. Digital image processing. Upper Sadle River, N.J., Prentice Hall,
1993.