introducción al procesamiento digital de imágenes

UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA
FACULTAD DE INFORMÁTICA
INTRODUCCIÓN AL PROCESAMIENTO Carrera/Plan
Licenciatura en Sistemas Plan 03DIGITAL DE IMÁGENES
07/12
Licenciatura en Informática Plan 0307/12
Área: Algoritmos y Lenguajes
Año: 4º-5 º año
Régimen de Cursada: Semestral
Carácter: Optativa
Correlativas:
Computabilidad y Complejidad (LI)
Fundamentos de Teoría de la
Computación (LS)
Profesor: Javier Giacomantone
Año 2013
Hs semanales: 6 hs
FUNDAMENTACIÓN
Introducción al Procesamiento Digital de Imágenes es una asignatura básica en la
formación del futuro profesional que se desempeñe en el desarrollo de software
específico, investigación científica en tópicos particulares de procesamiento de
imágenes o en áreas relacionadas.
OBJETIVOS GENERALES
El objetivo de la asignatura es presentar conceptos de procesamiento digital de
señales e imágenes en particular. Se analizan los principales modelos matemáticos,
métodos y operadores que permiten abordar el diseño y análisis de algoritmos de
mejoramiento y segmentación de imágenes digitales. El objetivo anterior implica que
el estudiante integre adecuadamente conocimientos básicos de las asignaturas
previas correlativas.
CONTENIDOS MINIMOS
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



Conceptos de señales 1D-2D.
Mejoramiento de Imágenes Digitales.
Mejoramiento en el dominio transformado.
Métodos Básicos de Segmentación.
Procesamiento de Imágenes Binarias.
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PROGRAMA ANALÍTICO
1. Conceptos básicos de Señales: Definición y caracterización matemática. Tipos
de señales. Operaciones básicas. Correlación. Señales más utilizadas para la
evaluación y diseño de sistemas. Simetría. Periodicidad. Separabilidad.
2. Introducción a los sistemas lineales: Definición. Operadores. Respuesta
impulsiva. Convolución. Propiedades. Separabilidad. Estabilidad.
3. Imágenes Digitales: Definición. Tipos de imágenes digitales. Resolución.
Histograma. Filtros espaciales. Operaciones Aritméticas. Operadores. Operadores
Lineales. Operadores invariantes en el tiempo. Respuesta impulsiva (PSF Point
Spread Function). Separabilidad. Ecuación fundamental para procesamiento lineal
de imágenes. Notación matricial.
4. Mejoramiento de Imágenes: Núcleos de transformación directa e inversa.
Propiedades. Interpretación matricial. Transformada de Fourier. Muestreo.
Transformada Discreta de Fourier. Propiedades. Filtros en el dominio de la
frecuencia. Clasificación. Aplicaciones. Modelos de ruido.
5. Segmentación:
Definición.
Fundamentos
matemáticos.
Propiedades.
Segmentación por discontinuidades: Roberts, Sobel, Prewitt, Marr-Hildreth,
Canny. Segmentación por semejanza. Métodos de determinación de umbral:
global, local, dinámico, P-tile, Otsu.
6. Procesamiento de Imágenes Binarias: Vecindad. Conectividad. Camino digital.
Región. Frontera. Dilatación. Erosión. Apertura. Cierre. Propiedades. Operaciones
morfológicas en imágenes binarias. Algoritmos morfológicos básicos en imágenes
binarias.
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA (Modalidad presencial)
La asignatura se desarrolla mediante clases teórico-prácticas con registro de
asistencia y clases de consultas y actividades complementarias no obligatorias. Las
actividades prácticas tienden a integrar conocimientos mediante la resolución de
problemas, estimulando al alumno hacia un aprendizaje continuo, progresivo y
asumiendo un rol activo durante el desarrollo de la asignatura. En esta modalidad
prevalece el contacto presencial con los docentes de la asignatura.
EVALUACIÓN (Modalidad presencial)
Los alumnos deben asistir como mínimo al 70% de las clases teórico-prácticas y rendir
dos evaluaciones parciales teórico-prácticas. Los alumnos que aprueben con nota
promedio entre ambas mayor o igual a 6(seis) y ninguna de las dos evaluaciones con
nota menor a 4(cuatro) acceden al régimen simplificado de evaluación final. Los
alumnos con nota promedio ente cuatro y seis obtienen la aprobación de trabajos
prácticos y deberán rendir el final integral de la asignatura. Los alumnos que no
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obtengan la nota mínima tienen la opción de rendir un parcial general para la
aprobación de los trabajos prácticos. El régimen simplificado de evaluación final
consiste en el estudio de un tema particular, la realización de un informe y/o
implementación particular que se evalúa en las fechas de final del calendario
académico.
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA (Modalidad semi-presencial)
Esta alternativa implica un menor contacto directo con el docente. Por lo tanto asume
que el alumno, en esta instancia de la carrera, ha adquirido una metodología de
aprendizaje que le permite desarrollar actividades continuas, progresivas y adoptar un
rol activo, autónomo y responsable por su aprendizaje. Ninguna de las actividades
tiene registro de asistencia.
El alumno que opte por esta modalidad deberá realizar las actividades propuestas y
consultar la bibliografía disponible en la biblioteca, para alcanzar los objetivos mínimos
requeridos.
EVALUACIÓN (Modalidad semi-presencial)
Para aprobar el curso de trabajos prácticos, los alumnos deben realizar y aprobar un
ejercicio práctico durante la cursada y aprobar 1 exámen parcial (presencial) al
finalizar la misma. Los alumnos que hayan aprobado el curso de trabajos prácticos
deberán rendir un examen final en las fechas de examen final regulares para aprobar
la asignatura.
BIBLIOGRAFÍA
[1] Orfanidis, Sophocles J.: Introduction to Signal Processing, Prentice Hall, 1996.
[2] Pratt, W.K.: Digital Image Processing, Wiley, 2007
[3] Petrou, M, Bosdogianni, P.: Image Processing. The Fundamentals, Wiley, 1999.
[5] Jain Anil. Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1989.
[6] Castleman, Kenneth R.: Digital Image Processing, Prentice Hall, 1996.
[7] Jahne Bernd.: Digital Image Processing. Springer, 1997.
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CRONOGRAMA EVENTUAL DE CLASES Y EVALUACIONES
Semana
Actividades correspondientes al las siguientes
unidades del programa analítico:
1 (26-27/3)
Unidad 1
2
Unidad 1
3
Unidad
2
4-5
Unidad 3
6-7
Unidad
8
4 y Eval. Parciales (8/5/2013)
Unidad 5
9-10
Unidad 5 y 6
A partir de la semana 10
Temas Complementarios
Consultas
Evaluaciones parciales (12/6 – 25/6)
Nota 1: El cronograma y fechas de evaluación se actualizan en: weblidi.info.unlp.edu.ar/catedras/ipdi
Nota 2: Las fechas de evaluación final corresponden a las establecidas en el calendario académico.
Contacto de la cátedra (mail, página, plataforma virtual de gestión de cursos):
Email: frapiva@lidi.info.unlp.edu.ar
Web: http://weblidi.info.unlp.edu.ar/catedras/IPDI
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