Profesorado

Joaquín Pizarro Junquera (coordinador)

Situación

Prerrequisitos

Conocimientos de Programación

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 mediante un examen con la siguiente
puntuación:

NOTA = 60% Práctica + 40% Teoría

Recursos Bibliográficos

- S. Ramakrishnan (Author), Ibrahiem M.M.El Emary ,Computational
Techniques and Algorithms for Image Processing: Reviews, Principles
and Applications on Pattern Recognition, Image Enhancement,
Compression and Watermarking. LAP LAMBERT Academic Publishing, 2010.
-R.C. GONZALEZ Y R.E. WOODS. Digital Image Processing 3ºEd. Prentice-
Hall,2008
- R.C. GONZÁLEZ. Digital Image Processing using Matlab. Gatesmark
LLC,2009
- DE LA ESCALERA. Visión por computador: fundamentos y métodos.
Prentice Hall, Madrid. 2001
-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.
-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.