Datos Identificativos 2023/24
Asignatura (*) Descrición e Modelaxe de Imaxe Código 614535004
Titulación
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Mestrado Oficial 1º cuadrimestre
Primeiro Obrigatoria 6
Idioma
Inglés
Modalidade docente Híbrida
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinación
Rouco Maseda, Jose
Correo electrónico
jose.rouco@udc.es
Profesorado
De Moura Ramos, Jose Joaquim
Rouco Maseda, Jose
Correo electrónico
joaquim.demoura@udc.es
jose.rouco@udc.es
Web
Descrición xeral O obxectivo esta materia é familiarizarse coas características fundamentais da imaxe dixital e as súas formas de representación, a descrición de contido visual mediante características locais de cor, forma e textura, e a aplicación práctica destes conceptos en problemas de procesado e análises de imaxe.

Competencias do título
Código Competencias / Resultados do título

Resultados de aprendizaxe
Resultados de aprendizaxe Competencias / Resultados do título
Coñecer as características fundamentais da imaxe dixital e as súas formas de representación. AM1
BM1
BM2
BM6
BM8
CM1
CM2
Descrición de contido visual mediante características locais de cor, forma e textura. AM1
BM1
BM2
BM6
BM8
CM1
CM2
Aplicar as técnicas de modelado e representación de imaxe a problemas de procesado e análise de imaxe. AM1
BM1
BM2
BM6
BM8
CM1
CM2

Contidos
Temas Subtemas
Representación e modelado de imaxe: espazo-frecuencia, orientación e fase, espazo-escala
Wavelets e bancos de filtros
Codificación e reconstrución de imaxe
Descrición de cor, forma e textura
Aplicacións de modelado e descrición de imaxe

Planificación
Metodoloxías / probas Competencias / Resultados Horas lectivas (presenciais e virtuais) Horas traballo autónomo Horas totais
Sesión maxistral A1 B1 B2 B6 B8 C1 C2 10 20 30
Estudo de casos A1 B1 B2 B6 B8 C1 C2 4 16 20
Proba obxectiva A1 B1 B2 B6 B8 C1 C2 2 0 2
Prácticas de laboratorio A1 B1 B2 B6 B8 C1 C2 16 32 48
Investigación (Proxecto de investigación) A1 B1 B2 B6 B8 C1 C2 10 40 50
 
Atención personalizada 0 0
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Sesión maxistral Leccións maxistrais participativas co obxectivo de aprender os contidos teóricos da materia
Estudo de casos Elaboración e presentación de traballos sobre metodoloxías do estado da arte seleccionadas e relacionados coa materia.
Proba obxectiva Tests de autoavaliación continua durante o curso. Avaliación mediante exame ao final do curso como alternativa.
Prácticas de laboratorio Análise e resolución de casos prácticos co obxectivo de afianzar a aplicación práctica dos contidos teóricos. Prácticas en aulas de informática, aprendizaxe baseada na resolución de casos prácticos, traballo autónomo e estudo independente do alumnado, e traballo en grupo e aprendizaxe cooperativo.
Investigación (Proxecto de investigación) Aprendizaxe baseada na resolución de casos prácticos, traballo autónomo e estudo independente do alumnado, e traballo en grupo e aprendizaxe cooperativo.

Atención personalizada
Metodoloxías
Estudo de casos
Prácticas de laboratorio
Investigación (Proxecto de investigación)
Descrición

Resolución de dúbidas durante as prácticas de laboratorio. Asesoramento individualizado durante a realización dos proxectos de investigación e o estudo de casos.

Avaliación
Metodoloxías Competencias / Resultados Descrición Cualificación
Estudo de casos A1 B1 B2 B6 B8 C1 C2 Elaboración e presentación de traballos sobre metodoloxías da estado da arte seleccionadas 15
Proba obxectiva A1 B1 B2 B6 B8 C1 C2 Tests de autoavaliación continua durante o curso. Avaliación mediante exame ao final do curso como alternativa 25
Prácticas de laboratorio A1 B1 B2 B6 B8 C1 C2 Análise e resolución de casos prácticos co obxectivo de afianzar a aplicación práctica dos contidos teóricos 40
Investigación (Proxecto de investigación) A1 B1 B2 B6 B8 C1 C2 Resolución de casos prácticos de aplicación da materia mediante traballo autónomo do alumno, e usando as técnicas aprendidas durante o curso 20
 
Observacións avaliación

A avaliación correspondente á proba obxectiva poderase superar mediante a realización dos tests programados durante o curso ou mediante o exame final.


Fontes de información
Bibliografía básica
  1. Bovik, Alan. "The essential guide to image processing". 1st Edition, 2009. ISBN: 978-0-12-374457-9.
  2. Bovik, Alan (Ed.). "Handbook of image and video processing". 2nd Edition, 2005. ISBN: 978-0-12-119792-6.
  3. Mallat, Stephane. "A wavelet tour of signal processing: The sparse way". 3rd Edition, 2009. ISBN: 978-0-12-374370-1.
  4. Nixon, Mark. "Feature extraction and image processing for computer vision". 3rd Edition, 2012. ISBN: 9780123965493.
  5. Sonka, M; Hlavac, V.; Boyle, R. "Image Processing, Analysis, and Machine Vision". 3rd Edition, 2009. ISBN: 978-0-49-508252-1.
  6. Forsyth, David A; Ponce, Jean. “Computer Vision: A Modern Approach”. Pearson. 2nd Edition, 2012. ISBN: 978-0-13608-592-8.
  7. Szeliski, Richard. “Computer Vision: Algorithms and Applications”. Springer. 1st Edition, 2010. ISBN 978-1-84882-934-3.
  8. Petrou, Maria; García-Sevilla, Pedro. "Image processing: Dealing with texture". 2006. ISBN: 978-0-470-02628-1.
  9. Mirmehdi, M.; Xie, X.; Suri, J. (Eds.). "Handbook of texture analysis". 2008. ISBN: 978-1-84816-115-3.
  10. Artigos recentes en revistas e conferencias científicas relevantes: IJCV, IEEE TPAMI, ICCV, CVPR, NIPS, ECCV, etc.
Bibliografía complementaria


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente

Materias que se recomenda cursar simultaneamente
Fundamentos de Aprendizaxe Automática para Visión por Computador/614535007
Fundamentos de Procesamento e Análise de Imaxe/614535001

Materias que continúan o temario

Observacións

-Segundo se recolle nas distintas normativas de aplicación para a docencia universitaria incorporarase a perspectiva de xénero nesta materia

-Traballarase para identificar e modificar prexuízos e actitudes sexistas e influirase na contorna para modificalos e fomentar valores de respecto e igualdade.

-Deberanse detectar situacións de discriminación por razón de xénero e proporanse accións e medidas para corrixilas



(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías