Profesores Titulares
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.
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
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).
Ver carpeta electrónica de la asignatura
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- Diapositivas empleadas en clase
- 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.