Información detallada de curso

1. IDENTIFICACION DEL CURSO

Código y Nombre de la Asignatura: IEN 8450 - PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES
División Académica: División de Ingenierías Departamento Académico: Dpto.Ing Eléctrica-Electrónica Número de créditos: Intensidad horaria (semanal para nivel pregrado y total para nivel postgrado): 3.000 Horas de Teoría 0.000 Horas de Laboratorio Niveles: Educación Superior Pregrado Tipos de Horario: Teoría La visión es nuestro sentido más desarrollado, además de ser el que mayor información ofrece a nuestro cerebro. No es de sorprender entonces que tenga el rol más importante en el sistema de percepción humano. No obstante, el sistema de visión humano está limitado al rango ¿visible¿ del espectro electromagnético, el cual va del rojo al azul (780nm a 380nm). En esto, los sistemas automáticos ofrecen un más amplio espectro, desde el rango de ondas de radio (10-1mtEl crecimiento del interés en los métodos para el procesamiento de imágenes digitales se debe a dos áreas de aplicación principales: mejoramiento de la información visual para la interpretación humana; y el procesamiento de los datos de las imágenes digitales para su almacenamiento, transmisión y representación con fines de percepción autónoma de máquina. El procesamiento digital de imágenes se refiere al procesamiento de imágenes digitales usando una computadora (o dispositivo digital). Las imágenes digitales bidimensionales están compuestas por un número finito de elementos espaciales (spels) llamados píxeles, cada uno en una posición definida.Aunque no existe una delimitación clara sobre las etapas involucradas en un sistema de procesamiento de imágenes, una división útil considera tres tipos de procesos computarizados: procesos de bajo, medio y alto nivel. Los procesos de bajo nivel involucran operaciones primitivas tales como el preprocesamiento de imágenes para reducir el ruido, mejoramiento del contraste y realce de la imagen. Un proceso de bajo nivel se caracteriza por el hecho de que tanto su entrada como su salida son imágenes. Los procesos de nivel medio involucran tareas como la segmentación (dividir la imagen en regiones u objetos), la descripción de dichos objetos y la clasificación (reconocimiento) de objetos individuales. Aquí, las entradas son imágenes pero las salidas son atributos. Finalmente, un proceso de alto nivel involucra ¿dar sentido¿ a los atributos obtenidos a partir de los objetos, utilizando procesos análogos a las funciones cognitivas que generalmente se asocian con la visión humana. 3. Justificación Esta asignatura es de especial interés para obtener los conceptos básicos tras los más simples sistemas de procesamiento de imágenes digitales, que se encuentran en campos como medicina (Scanner Magnético, Ultrasonido, Radiología), robótica, automatización, astronomía, agricultura, meteorología entre otros. También, son de gran interés las aplicaciones en comunicaciones y, en general, donde el objetivo principal sea la compresión para la transmisión y almacenamiento. El estudio de los métodos y herramientas del procesamiento digital de imágenes es indispensable para obtener los fundamentos requeridos en áreas más extensas y aplicadas como sonla visión artificial, visión estereo, visión 3D y realidad virtual. 4. Objetivo general Comprender y adquirir los conceptos y las técnicas fundamentales que componen los sistemas de procesamiento de imágenes digitales. 5. Objetivos específicos a. Identificar las diferentes etapas de un sistema de procesamiento de imágenes, así como los procesos de bajo, medio y alto nivel. b. Conocer y comprender los métodos usuales de adquisición de imágenes así como también su representación y operaciones básicas en éstas. c. Conocer y comprender las técnicas básicas de procesamiento orientadas al punto (píxel). d. Conocer y comprender las técnicas básicas de realce o suavizado de imágenes digitales, tanto en el dominio espacial como en el dominio de la frecuencia. e. Conocer, analizar y comprender las técnicas básicas de segmentación de imágenes f. Conocer y analizar las diferentes características visuales que pueden cuantificarse en una imagen digital, tanto en la información de color, gris y/o textura. g. Conocer y comprender los modelos clásicos de representación de formas y los descriptores de forma básicos que permiten reconocer objetos en una escena. 7. Metodología El curso se basa en la asistencia por parte del estudiante a una clase de corte magistral a cargo del profesor en la cual se discute cada una de las temáticas. Durante dicha clase, se presentarán los métodos y técnicas principales que serán implementados desarrollando talleres en clase o extraclase. Los talleres en clase estarán diseñados para que el estudiante haga un estudio general y rápido de todas las técnicas enunciadas. Los talleres extraclase permitirán un análisis más profundo de una técnica específica asignada a cada grupo de trabajo, y se basarán en lo desarrollado e implementado en clase. Los talleres extraclase se enmarcarán en un trabajo final, en el cual pondrá en práctica los conceptos discutidos. Este trabajo será dividido en diferentes entregas a lo largo del semestre. Así mismo, el estudiante está comprometido a preparar el material correspondiente a cada clase con el fin de alcanzar los objetivos propuestos. Es responsabilidad del estudiante formular todas aquellas inquietudes y dudas que se le presenten antes, durante y después de la presentación de cada tema y es responsabilidad del profesor prestar oportuna asesoría para fomentar el proceso de aprendizaje. De igual forma, dentro de la clase se asignarán lecturas complementarias y desafíos de diseño que serán socializados en clase mediante foros o mesas redondas o la estrategia que el profesor considere conveniente. Estasactividades no harán parte de los ítems calificables, pero serán tenidas en cuenta para mejorar la nota de éstos. 8. Medios: El profesor expondrá el tema de clase apoyado con ayudas audiovisuales como videobeam, etc. e informáticas como el Catalogo Web. De igual manera, los estudiantes gozarán de la posibilidad de presentar ante la clase determinados temas. Adicionalmente se utilizará software especializado para la implementación de algoritmos como MATLAB u otros. 9. Contenido 1. INTRODUCCIÓN 1.1.Qué es el procesamiento digital de Imágenes. 1.2.Ejemplos de uso del procesamiento de imágenes en diferentes campos de la ingeniería y la ciencia. 2. FUNDAMENTOS DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES 2.1.Pasos fundamentales en el procesamiento de imágenes. 2.1.1.Adquisición. 2.1.2.Pre-Procesamiento. 2.1.3.Segmentación. 2.1.4.Representación y descripción (Caracterización). 2.1.5.Reconocimiento. 2.2.Componentes de un sistema de procesamiento de imágenes. 2.3.Procesamiento de bajo, medio y alto nivel. 3. ADQUISICIÓN 3.1.La luz y el espectro electromagnético. 3.2.Percepción Humana. 3.3.Sensado y adquisición de imágenes: Fotodiodos, sesores CCD, sensores CMOS. 3.4.Muestreado y cuantificación de imágenes. 3.5.Imágenes Multiespectrales. 4. REPRESENTACIÓN 4.1.Representación de una imagen digital. 4.2.Relaciones básicas entre los pixeles. 4.3.Imágenes Binarias e Imágenes en Escala de Grises. 4.4.Imágenes a Color. 4.5.Espacios de Color. 4.6.Operaciones básicas. 4.7.Transformaciones de imágenes digitales. 5. OPERACIONES ORIENTADAS AL PUNTO 5.1.Negativo de imágenes. 5.2.Histograma. 5.3.Procesamiento del histograma. 5.3.1.Corrección de contraste. 5.3.2.Corrección Gamma. 6. FILTRADO ESPACIAL 6.1.Fundamentos de Filtrado espacial. 6.1.1.Convolución y Correlación. 6.1.2.Máscaras para el filtrado espacial. 6.2.Relación Señal a Ruido Pico (PSNR). 6.3.Filtros espaciales para el suavizado. 6.4.Filtros espaciales para el realce. 7. FILTRADO EN EL DOMINIO DE LA FRECUENCIA 7.1.Transformada de Fourier. 7.2.Propiedades de la Transformada de Fourier 2D Discreta. 7.3.Suavizado y realce de Imágenes usando filtros en el dominio de la frecuencia. 8. PROCESAMIENTO MORFOLÓGICO 8.1.Operadores morfológicos. 8.2.Erosión y Dilatación. 8.3.Apertura y Cierre. 8.4.Algoritmos básicos. 8.5.Operadores morfológicos para imágenes en escala de grises. 9. SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES 9.1.Introducción. 9.2.Detección de bordes. 9.3.Transformada de Hough. 9.4.Umbralización por Binarización y por Agrupamiento. 9.5.Segmentación basada en regiones. 9.5.1.Algoritmo de División y Unión (Split and Merge). 9.5.2.Algoritmos de Crecimiento de Regiones 10. REPRESENTACIÓN DE FORMAS Y DESCRIPCIÓN 10.1. Códigos de la cadena. 10.2. Firma. 10.3. Esqueleto. 10.4. Descriptores de Fourier. 10.5. Momentos estadísticos. 10.6. Descriptores de regiones. 10.7. Momentos invariantes. 11. RECONOCIMIENTO DE OBJETOS. 11.1. Clasificador Bayesiano. 11.2. Algoritmos de agrupamiento. 10. Evaluación Talleres en clase 25% Entrega avances proyecto final (Talleresextraclase 1, 2, 3, 4, 5) 25% Proyecto final (Sustentación final + documentofinal) 30% Examen final 20% 11. Bibliografía Texto guía: · GONZALEZ, Rafael; WOODS, Richard. Digital Image Processing. Tercera edición. Prentice Hall. 2008. 954 p. ISBN: 0131687288. · GONZALEZ, Rafael; WOODS, Richard; EDDINS, Steven. Digital Image Processing using MATLAB. Prentice Hall. 2004. ISBN: 8177588982. TEXTOS DE CONSULTA · CASTLEMAN, Kenneth. Digital Image Processing. Prentice Hall. 1996. ISBN:0132114674. · HARTLEY, Richard; ZISSERMAN, Andrew. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press. 2003. 655 p. ISBN:0521540518. · SHAPIRO, Linda; STOCKMAN, George. Computer Vision. Prentice Hall. 2001. SBN-10:0130307963, ISBN-13: 978013030796

Código y Nombre de la Asignatura: IEN 8450 - PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES

División Académica: División de Ingenierías
Departamento Académico: Dpto.Ing Eléctrica-Electrónica
Número de créditos:
Intensidad horaria (semanal para nivel pregrado y total para nivel postgrado):
3.000 Horas de Teoría
0.000 Horas de Laboratorio
Niveles: Educación Superior Pregrado
Tipos de Horario: Teoría

La visión es nuestro sentido más desarrollado, además de ser el que mayor información ofrece a nuestro cerebro. No es de sorprender entonces que tenga el rol más importante en el sistema de percepción humano. No obstante, el sistema de visión humano está limitado al rango ¿visible¿ del espectro electromagnético, el cual va del rojo al azul (780nm a 380nm). En esto, los sistemas automáticos ofrecen un más amplio espectro, desde el rango de ondas de radio (10-1mtEl crecimiento del interés en los métodos para el procesamiento de imágenes digitales se debe a dos áreas de aplicación principales: mejoramiento de la información visual para la interpretación humana; y el procesamiento de los datos de las imágenes digitales para su almacenamiento, transmisión y representación con fines de percepción autónoma de máquina. El procesamiento digital de imágenes se refiere al procesamiento de imágenes digitales usando una computadora (o dispositivo digital). Las imágenes digitales bidimensionales están compuestas por un número finito de elementos espaciales (spels) llamados píxeles, cada uno en una posición definida.Aunque no existe una delimitación clara sobre las etapas involucradas en un sistema de procesamiento de imágenes, una división útil considera tres tipos de procesos computarizados: procesos de bajo, medio y alto nivel.
Los procesos de bajo nivel involucran operaciones primitivas tales como el preprocesamiento de imágenes para reducir el ruido, mejoramiento del contraste y realce de la imagen. Un proceso de bajo nivel se caracteriza por el hecho de que tanto su entrada como su salida son imágenes. Los procesos de nivel medio involucran tareas como la segmentación (dividir la imagen en regiones u objetos), la descripción de dichos objetos y la clasificación (reconocimiento) de objetos individuales. Aquí, las entradas son imágenes pero las salidas son atributos.
Finalmente, un proceso de alto nivel involucra ¿dar sentido¿ a los atributos obtenidos a partir de los objetos, utilizando procesos análogos a las funciones cognitivas que generalmente se asocian con la visión humana.

3. Justificación

Esta asignatura es de especial interés para obtener los conceptos básicos tras los más simples sistemas de procesamiento de imágenes digitales, que se encuentran en campos como medicina (Scanner Magnético, Ultrasonido, Radiología), robótica, automatización, astronomía, agricultura, meteorología entre otros. También, son de gran interés las aplicaciones en comunicaciones y, en general, donde el objetivo principal sea la compresión para la transmisión y almacenamiento. El estudio de los métodos y herramientas del procesamiento digital de imágenes es indispensable para obtener los fundamentos requeridos en áreas más extensas y aplicadas como sonla visión artificial, visión estereo, visión 3D y realidad virtual.

4. Objetivo general

Comprender y adquirir los conceptos y las técnicas fundamentales que componen los sistemas de procesamiento de imágenes digitales.

5. Objetivos específicos

a. Identificar las diferentes etapas de un sistema de procesamiento de imágenes, así como los procesos de bajo, medio y alto nivel.
b. Conocer y comprender los métodos usuales de adquisición de imágenes así como también su
representación y operaciones básicas en éstas.
c. Conocer y comprender las técnicas básicas de procesamiento orientadas al punto (píxel).
d. Conocer y comprender las técnicas básicas de realce o suavizado de imágenes digitales, tanto en el dominio espacial como en el dominio de la frecuencia.
e. Conocer, analizar y comprender las técnicas básicas de segmentación de imágenes
f. Conocer y analizar las diferentes características visuales que pueden cuantificarse en una imagen digital, tanto en la información de color, gris y/o textura.
g. Conocer y comprender los modelos clásicos de representación de formas y los descriptores de forma básicos que permiten reconocer objetos en una escena.

7. Metodología
El curso se basa en la asistencia por parte del estudiante a una clase de corte magistral a cargo del profesor en la cual se discute cada una de las temáticas. Durante dicha clase, se presentarán los métodos y técnicas principales que serán implementados desarrollando talleres en clase o extraclase. Los talleres en clase estarán diseñados para que el estudiante haga un estudio general y rápido de todas las técnicas enunciadas. Los talleres extraclase permitirán un análisis más profundo de una técnica específica asignada a cada grupo de trabajo, y se basarán en lo desarrollado e implementado en clase. Los talleres extraclase se enmarcarán en un trabajo final, en el cual pondrá en práctica los conceptos discutidos. Este trabajo será dividido en diferentes entregas a lo largo del semestre.
Así mismo, el estudiante está comprometido a preparar el material correspondiente a cada clase con el fin de alcanzar los objetivos propuestos. Es responsabilidad del estudiante formular todas aquellas inquietudes y dudas que se le presenten antes, durante y después de la presentación de cada tema y es responsabilidad del profesor prestar oportuna asesoría para fomentar el proceso de aprendizaje.
De igual forma, dentro de la clase se asignarán lecturas complementarias y desafíos de diseño que serán socializados en clase mediante foros o mesas redondas o la estrategia que el profesor considere conveniente. Estasactividades no harán parte de los ítems calificables, pero serán tenidas en cuenta para mejorar la nota de éstos.

8. Medios:

El profesor expondrá el tema de clase apoyado con ayudas audiovisuales como videobeam, etc. e informáticas como el Catalogo Web. De igual manera, los estudiantes gozarán de la posibilidad de presentar ante la clase determinados temas. Adicionalmente se utilizará software especializado para la implementación de algoritmos como MATLAB u otros.

9. Contenido

1. INTRODUCCIÓN
1.1.Qué es el procesamiento digital de Imágenes.
1.2.Ejemplos de uso del procesamiento de imágenes en diferentes campos de la ingeniería
y la ciencia.

2. FUNDAMENTOS DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES
2.1.Pasos fundamentales en el procesamiento de imágenes.
2.1.1.Adquisición.
2.1.2.Pre-Procesamiento.
2.1.3.Segmentación.
2.1.4.Representación y descripción (Caracterización).
2.1.5.Reconocimiento.
2.2.Componentes de un sistema de procesamiento de imágenes.
2.3.Procesamiento de bajo, medio y alto nivel.

3. ADQUISICIÓN
3.1.La luz y el espectro electromagnético.
3.2.Percepción Humana.
3.3.Sensado y adquisición de imágenes: Fotodiodos, sesores CCD, sensores CMOS.
3.4.Muestreado y cuantificación de imágenes.
3.5.Imágenes Multiespectrales.

4. REPRESENTACIÓN
4.1.Representación de una imagen digital.
4.2.Relaciones básicas entre los pixeles.
4.3.Imágenes Binarias e Imágenes en Escala de Grises.
4.4.Imágenes a Color.
4.5.Espacios de Color.
4.6.Operaciones básicas.
4.7.Transformaciones de imágenes digitales.

5. OPERACIONES ORIENTADAS AL PUNTO
5.1.Negativo de imágenes.
5.2.Histograma.
5.3.Procesamiento del histograma.
5.3.1.Corrección de contraste.
5.3.2.Corrección Gamma.

6. FILTRADO ESPACIAL
6.1.Fundamentos de Filtrado espacial.
6.1.1.Convolución y Correlación.
6.1.2.Máscaras para el filtrado espacial.
6.2.Relación Señal a Ruido Pico (PSNR).
6.3.Filtros espaciales para el suavizado.
6.4.Filtros espaciales para el realce.

7. FILTRADO EN EL DOMINIO DE LA FRECUENCIA
7.1.Transformada de Fourier.
7.2.Propiedades de la Transformada de Fourier 2D Discreta.
7.3.Suavizado y realce de Imágenes usando filtros en el dominio de la frecuencia.

8. PROCESAMIENTO MORFOLÓGICO
8.1.Operadores morfológicos.
8.2.Erosión y Dilatación.
8.3.Apertura y Cierre.
8.4.Algoritmos básicos.
8.5.Operadores morfológicos para imágenes en escala de grises.

9. SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES
9.1.Introducción.
9.2.Detección de bordes.
9.3.Transformada de Hough.
9.4.Umbralización por Binarización y por Agrupamiento.
9.5.Segmentación basada en regiones.
9.5.1.Algoritmo de División y Unión (Split and Merge).
9.5.2.Algoritmos de Crecimiento de Regiones

10. REPRESENTACIÓN DE FORMAS Y DESCRIPCIÓN
10.1. Códigos de la cadena.
10.2. Firma.
10.3. Esqueleto.
10.4. Descriptores de Fourier.
10.5. Momentos estadísticos.
10.6. Descriptores de regiones.
10.7. Momentos invariantes.
11. RECONOCIMIENTO DE OBJETOS.
11.1. Clasificador Bayesiano.
11.2. Algoritmos de agrupamiento.

10. Evaluación

Talleres en clase 25%
Entrega avances proyecto final (Talleresextraclase 1, 2, 3, 4, 5) 25%
Proyecto final (Sustentación final + documentofinal) 30%
Examen final 20%

11. Bibliografía

Texto guía:

· GONZALEZ, Rafael; WOODS, Richard. Digital Image Processing. Tercera edición. Prentice Hall. 2008. 954 p.
ISBN: 0131687288.
· GONZALEZ, Rafael; WOODS, Richard; EDDINS, Steven. Digital Image Processing using MATLAB. Prentice Hall.
2004. ISBN: 8177588982.
TEXTOS DE CONSULTA
· CASTLEMAN, Kenneth. Digital Image Processing. Prentice Hall. 1996. ISBN:0132114674.
· HARTLEY, Richard; ZISSERMAN, Andrew. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University
Press. 2003. 655 p. ISBN:0521540518.
· SHAPIRO, Linda; STOCKMAN, George. Computer Vision. Prentice Hall. 2001. SBN-10:0130307963, ISBN-13:
978013030796

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