Institución | Facultad de Cs. Físicas y Matemáticas | |
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Disponible desde | Primavera 2005 | |
Cursos Asociados | Otras realizaciones de este Curso | |
Descripción | 1.- Introducción Programa del curso. Objetivos del Procesamiento Digital de Imágenes. Qué es la visión?. Modelos de visión computacional. Muestreo y representación. Problemas y aplicaciones en: medicina, industria, robótica, mejora, restauración, representación, modelo de visión robótica. 2.- Elementos Básicos para el Procesamiento de Imágenes Introducción, luz, modelos biológicos de visión, receptores, resolución, sensibilidad, respuesta espectral, convolución discreta 1-D, conexiones retina, campo receptivo, operador retina, respuesta al impulso, luminancia, brillo, bandas de Mach, respuesta de frecuencia espacial, color, pareo de colores, diagrama de cromaticidad, propiedades temporales. 3.- Herramientas matemáticas en 2-D Secuencias 2-D, transformada de Fourier 2-D, propiedades, reconstrucción a partir de la fase, métodos iterativos, transformada de Fourier de imágenes, codificación, cálculo de la DFT-2D a través de descomposición fila-columna FFT-1D, convolución 2-D, propiedades, correlación 2-D. 4.- Histogramas en Imágenes Definición de histograma, modificación, ecualización, histogramas proyectados, aplicaciones. 5.- Mejora, filtrado y restauración de Imágenes Introducción, operaciones entre puntos: estiramiento de contraste, recorte, uso de umbrales, tajada por nivel de intensidad, magnificación por interpolación y replicación. Operaciones espaciales: promediación espacial, promediación direccional, filtros pasa-bajos, pasa-altos, pasa-banda, filtrado mediano, enmascaramiento. Detección de bordes: gradientes de 1er orden, operadores brújula, operadores de 2o orden, Laplaciano, detección de cruces por cero, método de Marr y Hildreth. Multirresolución. Método de Cany. Operadores morfológicos: dilatación y erosión. Filtrado temporal de secuencias de imágenes. 6.- Representación de bordes y regiones Definición de conectividad, seguimiento de contornos, búsqueda heurística en grafos, búsqueda en cercanía de una localidad, transformada de Hough, algoritmo de Hough para detectar líneas, b-spline. Adelgazamiento de bordes. Representación: códigos cadena, códigos run-length, quad-trees, análisis piramidal. Color falso, seudocolor, medios tonos. 7.- Análisis de Imágenes y visión artificial Niveles de procesamiento, extracción de características, Segmentación y clasificación, representación, relación con modelos del mundo real, aplicaciones. Pareo de patrones. Sistemas expertos en visión, modelos conexionistas, redes neuronales: evolución, retropropagación, aplicaciones al reconocimiento de patrones. Neocognitrón. Ejemplos: reconocimiento de números manuscritos, reconocimiento de rostros, detección de movimientos oculares, etc.. 8.- Hardware y Software Sistemas para el procesamiento de imágenes, sensores de estado sólido, sistema de TV NTSC, monitores, tarjetas para la adquisición de imágenes, LUT, ALU, procesador, parámetros importantes. Señal de video. Resolución. Software. Costos. |
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Evaluación | La evaluación del curso se hará a través de 2 controles y un examen. Se realizarán alrededor de 5 tareas (15%). Se considera un proyecto que se desarrolla durante el semestre y vale el 20% de la nota final. Para aprobar el curso se deberá tener nota superior a 4.0 tanto en controles/examen, como en tareas y proyecto. No se eliminarán tareas. La nota final NF=0.65NC+0.15NT+0.2NP, con NC=(C1+C2+EX)/3, NT=nota de tareas y NP=nota proyecto. |
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Programa del Curso | 2002_2_EM752.pdf | |
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