Doble Titulación en Ingeniería de Sistemas Audiovisuales e Ingeniería Multimedia

Doble Grado en Ingeniería de Sistemas Audiovisuales e Ingeniería Multimedia

La Salle Campus Barcelona te ofrece 5 dobles titulaciones en el ámbito de las Ingenierías TIC. Con los dobles grados podrás finalizar los estudios universitarios en 5 años académicos con dos titulaciones oficiales de grado

Procesado digital de la imagen

Descripción
Las imágenes están en todas partes. Vivimos en un mundo lleno de estímulos audiovisuales, y estamos siendo constantemente bombardeados con imágenes y vídeos. Si esto no fuera suficiente, casi cada uno de nosotros lleva un teléfono inteligente en el bolsillo, y constantemente hacemos fotos y capturar vídeos de lo que nos rodea. Las técnicas de procesamiento digital de imágenes se utilizan en una amplia gama de aplicaciones. Además de las aplicaciones en la medicina y el programa espacial, procedimientos informáticos se utilizan para mejorar el contraste o codificar los niveles de intensidad en color para facilitar la interpretación de los rayos X y otras imágenes utilizadas en la industria, la medicina y las ciencias biológicas. Esta asignatura es una introducción en el amplio campo del tratamiento digital de imágenes, dotando a los alumnos de los conocimientos fundamentales en este ámbito. El curso se inicia presentando conceptos fundamentales para el análisis de imágenes tanto en el dominio espacial como en el frecuencial. Además, se estudian técnicas para la modificación de imágenes, poniendo énfasis en técnicas de filtrado lineales y no lineales. En la parte final del curso se tratan técnicas que permiten analizar las imágenes y sacar características asociadas a las mismas que permiten llevar a cabo tareas de parametrización y reconocimiento de objetos, incluyendo una pequeña introducción al aprendizaje profundo aplicado a la clasificación de imágenes. Además, la asignatura tiene un fuerte enfoque práctico. Las clases serán de carácter teórico-práctico, siendo necesario que los alumnos asistan con sus ordenadores portátiles con Matlab instalado. Además se realizarán diversas prácticas que permitan al alumnado aplicar los contenidos de la asignatura en problemas reales de tratamiento digital de la imagen.
Tipo asignatura
Tercer - Obligatoria
Semestre
Segundo
Curso
3
Créditos
4.00

Profesores Titulares

Conocimientos previos
Objetivos

Los resultados de Aprendizaje de esta asignatura son:

RA.1 Conocimientos generales básicos de procesamiento digital de imágenes.
RA.2 Capacidad de aplicar los conocimientos de procesamiento de imagen en la práctica.

Contenidos

Tema 1. Introducción al tratamiento digital de la imagen

1. La ubicuidad de las imágenes
2. Tipo de imágenes y aplicaciones del tratamiento digital de la imagen
3. El sistema visual humano
4. Adquisición de imágenes digitales
5. Operaciones básicas con imágenes

6. Histograma de una imagen
7. Espacios de color

Tema 2. Mejora y restauración de imágenes
1. La importancia de la mejora y restauración de imágenes
2. Mejora del contraste
3. Reducción del ruido en imágenes
4. Morfología matemática

Tema 3. Segmentación de imágenes
1. La importancia de la segmentación de imágenes
2. Segmentación basada en discontinuidad
3. Segmentación basada en similitud
4. Criterios de homogeneidad por segmentación

Tema 4. Detección y reconocimiento de objetos
1. La importancia de la detección y reconocimiento de objetos en imágenes
2. Detección de objetos por template matching
3. Clasificación de imágenes

Metodología

La asignatura se imparte en 2 sesiones lectivas semanales, una de 100 minutos de duración y otra de 50 minutos.

La dinámica habitual de cada clase consistirá en una combinación de explicaciones teóricas seguidas siempre de la realización de ejercicios teóricos y/o prácticos que ejemplifiquen lo que se acaba de explicar. Metodologías aplicadas: clase magistral (MD0), clase de problemas y ejercicios (MD1), prácticas de laboratorio (MD2).

Adicionalmente, en eStudy se proporcionan recursos para que el estudiante realice actividades prácticas de aprendizaje complementarias. Metodología aplicada: self-paced learning (MD5).

Por último, y con el objetivo de conseguir una visión aplicada de los conceptos expuestos en clase, se realizarán dos prácticas en grupo usando el software Matlab. Metodología aplicada: aprendizaje basado en retos (MD11).

Evaluación

Ver carpeta electrónica de la asignatura

Criterios evaluación

Ver carpeta electrónica de la asignatura

Bibliografía básica

- Diapositivas empleadas en clase

Material complementario

- Anil K. Jain, `Fundamentals of digital image processing´, Prentice Hall, 1989
- Gonzalo Pajares, Jesús M. de la Cruz, `Visión por computador´, Ra-Ma
- Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods `Digital Image Processing´, Addison Wesley
- Arturo de la Escalera. Visión por computador. Prentice Hall 2001.
- Jain, Ramesh, Kasturi, Schunk, Brian. „Machine Vision. MacGraw Hill, 1995.