| Competencias del título |
| Código | Competencias del título |
| A1 | Aprender de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas avanzadas adecuadas para la investigación, el diseño y el desarrollo de sistemas y servicios informáticos. |
| A3 | Concebir y planificar el desarrollo de aplicaciones informáticas complejas o con requisitos especiales. |
| A5 | Saber especificar, diseñar e implementar sistemas inteligentes cuando las soluciones convencionales no resultan satisfactorias. |
| B1 | Aprender a aprender. |
| B2 | Resolver problemas de forma efectiva. |
| B3 | Aplicar un pensamiento crítico, lógico y creativo. |
| B4 | Aprendizaje autónomo. |
| B5 | Trabajar de forma colaborativa. |
| B7 | Comunicarse de manera efectiva en cualquier entorno de trabajo. |
| B8 | Trabajar en equipos de carácter interdisciplinar. |
| B10 | Capacidad de gestión de la informática (captación y análisis de la información). |
| B11 | Razonamiento crítico. |
| B12 | Capacidad para el análisis y la síntesis. |
| B13 | Capacidad de comunicación. |
| B14 | Conocimiento de idiomas. |
| C1 | Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma. |
| C2 | Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero. |
| C3 | Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida. |
| C6 | Valorar críticamente el conocimiento, la tecnología y la información disponible para resolver los problemas con los que deben enfrentarse. |
| C7 | Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida. |
| C8 | Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. |
| Resultados de aprendizaje | |||
| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Comprender los conceptos básicos del Procesado Digital de imágenes orientado hacia Visión Artificial, las diferentes técnicas disponibles y su ámbito de aplicabilidad. | A1 A3 |
B4 B5 B11 |
C1 C2 C7 C8 |
| Ser capaz de aplicar las distintas técnicas de aprendizaje empleando una metodología adecuada. | A3 A5 |
B2 B10 |
C3 C8 |
| Conocer las técnicas disponibles para la evaluación de los sistemas basados en Visión Artificial | A1 |
B1 B3 B4 B8 B12 |
C1 C2 C6 C8 |
| Utilizar los conocimientos adquiridos en diversas aplicaciones reales en donde se utilizan procesos de tratamientos digital de imágenes. | A3 A5 |
B2 B3 B11 |
C3 |
| Aprender a redactar documentos científicos | B3 B5 B7 B11 B12 B13 B14 |
C1 C2 C6 C8 |
|
| Contenidos |
| Tema | Subtema |
| 1. Introducción | 1.1.Introducción a la Visión Artificial. 1.2. Fundamentos y Definiciones. 1.3. Muestreo de la Imágen. 1.4. Operaciones sobre la Imágen. |
| 2. Transformadas y Operaciones | 2.1. Transformadas de Fourier. Propiedades 2.1.1. Importancia de la Fase y Amplitud 2.1.2. Separabilidad 2.1.3. Traslación 2.1.4. Rotación 2.1.5. Cambio de Escala 2.2. Convolución 2.3. Transformada del Coseno. Propiedades. |
| 3 Mejora de Imagen I | 3.1. Introducción 3.2. Estadísticas de una Imagen 3.3. Histograma 3.4. Mejora por procesamiento de punto 3.5. Transformaciones de intensidad 3.6. Operaciones sencillas 3.7. Procesado de histogramas 3.8. Definiciones 3.9. Normalización 3.10. Histograma Shrink 3.11. Desplazamiento 3.12. Ecualización 3.13. Control Adaptivo de Histograma |
| 4. Mejora de la Imagen II(suavizado) | 4.1. Introducción 4.2. Filtros 4.3. Dominio Espacial 4.4. Lineales 4.5. Uniforme 4.6. Gaussiano 4.7. No Lineales 4.8. Median 4.9. Suavizado preservando bordes 4.10. Otros 1.11. Dominio de la Frecuencia 4.12. FFT(suavizado) 4.13. Filtro pasa baja Ideal 4.14. Filtro pasa baja No Ideal |
| 5 Mejora de la Imagen III(Realce) | 5.1. ntroducción 5.2. Dominio Espacial 5.3. Algoritmos de Realce 5.4. Filtros pasa alta 5.5. Enfasis de alta frecuencia(High-Boost) 5.6. Unsharp Masking 5.7. Dominio de la Frecuencia 5.8. FFT(realce) 5.9. Filtro pasa alta Ideal 5.10.Filtro pasa alta No Ideal(Butterford) 5.11. Enfasis de altas frecuencias 5.12. Realce Homomórfico |
| 6 Segmentación I | 6.1. Introducción 6.2. Metodos de segmentación basados en el análisis del histograma 6.3. Umbralización 6.4. P-Tile Methd 6.5. Isodata Algorithm 6.6. Background-symmetry algorithm 6.7. Triangle algorithm 6.8. Limitaciones de los métodos basados en análisis de histogramas |
| 7 Métodos de segmentación orientada a regiones | 7.1. Split Regions 7.2. Split and Merge 7.3. Region Growing |
| 8. Detección de bordes | 8.1. Introducción 8.2. Métodos de detección 8.3. Métodos basados en gradiente 8.4. Métodos basados en 2ªderivada 8.5. Método basado en la detección de cruces por cero 8.6. Operador LoG 8.7. Operador DoG 8.8. Operador de Canny 8.9. Problemas en la detección de bordes |
| 9. Segmentación en Base a Discontinuidades | 9.1. Necesidad de un entrelazado de bordes 9.2. Umbralizacion en base a bordes: Umbralización de imágenes de bordes Relajación de bordes 9.3. Enlazado de bordes: Mediante seguimiento de contorno Mediante grafos Mediante programación dinámica 9.4. Transformada de Hough |
| 10. Modelos Deformables | 10.1. Introducción a los modelos deformables 10.2. Energías. 10.3. Discretización del contorno 10.4. Ejemplos de funcionamiento 10.5. Métodos de Minimización de Energía 10.6. Otros Modelos Deformables 10.7. Características y ventajas frente a otros métodos de segmentación 10.8. Limitaciones de los contornos activos 10.9. Ejemplos de Aplicaciones de los Modelos Deformables |
| 11. Reconocimiento de Objetos | 11.1. Introducción. 11.2. Esquemas de representación. 11.2.1.- Código de Cadena. 11.2.2.- Aproximaciones poligonales. 11.2.3.- Firmas. 11.2.4.- Lados del contorno. 11.2.5.- Esqueleto de una región. 11.3. Descriptores del contorno. 11.4. Descriptores de región. 11.5. Reconocimiento de patrones. 11.5.1.- Introducción a los métodos de decisión teórica. 11.5.2.- Reconocimiento estadístico. 11.5.3.- Redes de neuronas artificiales. 11.5.4.- Métodos estructurales. 11.6. Interpretación. |
| Planificación | ||||
| Metodologías / pruebas | Competéncias | Horas presenciales | Horas no presenciales / trabajo autónomo | Horas totales |
| Lecturas | 0 | 12 | 12 | |
| Prácticas de laboratorio | 0 | 30 | 30 | |
| Sesión magistral | 0 | 38 | 38 | |
| Prueba mixta | 0 | 0 | 0 | |
| Trabajos tutelados | 0 | 18 | 18 | |
| Atención personalizada | 2 | 0 | 2 | |
| (*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||
| Metodologías |
| Metodologías | Descripción |
| Lecturas | Conjunto de textos y documentación escrita, principalmente en lengua extranjera (inglés), que se ha recogido y editado como fuente de información y profundización en los contenidos trabajados en las clases magistrales. |
| Prácticas de laboratorio | Actividad que permite que los estudiantes aprendan efectivamente a través de la realización de actividades de carácter práctico, tales como demostraciones, ejercicios, experimentos, simulaciones e investigaciones. |
| Sesión magistral | Exposición oral complementada con el uso de medios audiovisuales y la introducción de algunas preguntas dirigidas a los estudiantes, con el objetivo de transmitir conocimiento así como de estimular el razomaniento crítico del estudiante. |
| Prueba mixta | |
| Trabajos tutelados | Trabajo específico sobre alguna problemática real. |
| Atención personalizada |
|
|
| Evaluación | |||
| Metodologías | Competéncias | Descripción | Calificación |
| Prueba mixta | Exame final | 100 | |
| Observaciones evaluación | |||
| Fuentes de información |
| Básica |
Anil Jain (1989). Fundamentals of Digital Image Processing . Prentice Hall
Andrew Blake (1998). Active Contours . Springer
Milan Sonka (1999). Image Processing, Analysis and Machine Vision . PWS Publishing
Rafael González (1996). Tratamiento Digital de Imágenes . Addison-Wesley |
|
|
|
| Complementária | |
|
|
| Recomendaciones | |
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
| Asignaturas que continúan el temario |
| Otros comentarios | |