Curso 2015-2016
Procesado de Imágenes
| Titulación: | Código: | Tipo: |
| Grado en Ingeniería Informática | 21482 | Optativa |
| Grado en Ingeniería Telemática | 21763 | Optativa |
| Grado en Ingeniería en Sistemas Audiovisuales | 21612 | Obligatoria 3º curso |
| Créditos ECTS: | 4 | Dedicación: | 100 horas | Trimestre: | 1º |
| Departamento: | Dpto. de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones |
| Coordinador: | Coloma Ballester |
| Profesorado: | Coloma Ballester y Vadim Fedorov |
| Idioma: | Ingl�s |
| Horario: | |
| Campus: | Campus de la Comunicación - Poblenou |
Procesamiento de Im�genes es una asignatura obligatoria de tercer
curso del Grado en Ingenier�a de Sistemas Audiovisuales, optativa en el
Grado en Ingenier�a en Inform�tica y Grado en Ingenier�a en Telem�tica, y
est� dedicada a una introducci�n a los fundamentos del procesamiento de
im�genes.
El sistema visual humano y la informaci�n visual juegan un papel importante en nuestras vidas. Hoy en d�a, mucha de esta informaci�n es representada y procesada digitalmente. El
objetivo de la asignatura es la comprensi�n y el desarrollo de todos
los aspectos presentes en un modelo b�sico de adquisici�n de im�genes y
los procesos que permiten pasar de una imagen anal�gica a una digital. De
forma breve, estos procesos son: las deformaciones provocadas por la
�ptica, las correcciones de contraste de los sensores, el muestreo
espacial (y temporal en el caso de v�deo) de la imagen, la cuantizaci�n
de sus valores, y la presencia eventual de ruido. En
el curso de procesamiento de im�genes estudiamos cada uno de estos
procesos y los problemas que plantean de cara a la extracci�n de
informaci�n sobre la escena presentes en una imagen. Cubriremos
temas como muestreo y cuantizaci�n, color, operaciones puntuales,
segmentaci�n, procesamiento morfol�gico de la imagen, filtrado lineal y
correlaci�n, transformadas, multiresoluci�n, reducci�n de ruido, y
compresi�n de im�genes. En el curso se ver�n e implementar�n diferentes aplicaciones que van
desde un detector de piel, un detector de caras para el reconocimiento
de caras, segmentaci�n de im�genes, eliminaci�n de ruido, por mencionar
algunas.
Es
altamente recomendable que el alumno parta de un conocimiento b�sicos
en �lgebra lineal, c�lculo y m�todos num�ricos, la transformada de
Fourier y su significado, conocimiento de los grafos y las estructuras
de datos, conocimientos b�sicos sobre variables aleatorias. Estos conocimientos previos son una herramienta �til para comprender la asignatura. En alguna ocasi�n se har� un repaso durante el curso. En cualquier caso, es necesario haber cursado las asignaturas: �lgebra
Lineal y Matem�tica Discreta, C�lculo y M�todos Num�ricos, Se�ales y
Sistemas y Probabilidad y procesos estoc�sticos.
La
continuaci�n natural de la asignatura Procesamiento de Im�genes es
Procesamiento de Video, as� como Sistemas de Codificaci�n de Imagen y
V�deo y las asignaturas optativas del Bloque de Imagen y V�deo.
| Competencias transversales | Competencias espec�ficas |
|---|---|
| Instrumentales G1. Capacidad de an�lisis y s�ntesis G2. Capacidad de organizaci�n y planificaci�n G3. Capacidad para aplicar los conocimientos al an�lisis de situaciones y la resoluci�n de problemas G4. Habilidad en la b�squeda y la gesti�n de la informaci�n G5. Habilidad en la toma de decisiones Interpersonales G8. Capacidad de trabajo en equipo Sist�micas G11. Capacidad de aplicar con flexibilidad y creatividad los conocimientos adquiridos y de adaptarse a contextos y situaciones nuevas G12. Capacidad para progresar en los procesos de formaci�n y aprendizaje de manera aut�noma y continua |
Competencias Espec�ficas de Formaci�n B�sica B7-T. Comprender y utilizar los principios de la probabilidad, los conceptos de variable aleatoria, procesos estoc�sticos, procesos erg�dicos y estacionarios y su aplicaci�n a las telecomunicaciones. Competencias de tecnolog�a espec�fica: Sistemas Audiovisuales AU1. Capacidad de construir, explotar y gestionar servicios y aplicaciones de telecomunicaciones, entendidas �stas como sistemas de captaci�n, tratamiento anal�gico y digital, codificaci�n, transporte, representaci�n, procesamiento, almacenamiento, reproducci�n, gesti�n y presentaci�n de servicios audiovisuales e informaci�n multimedia. AU13. Adquirir los conocimientos b�sicos de funciones cerebrales asociadas a la percepci�n y cognici�n visual y auditiva. Estudiar las caracter�sticas fundamentales de la percepci�n ac�stica y visual. AU17. Adquirir los conocimientos b�sicos del procesamiento de im�genes: Adquisici�n, color, muestreo y cuantizaci�n, los m�todos basados en transformadas, la morfolog�a matem�tica. Conocer la teor�a de la informaci�n y la compresi�n de im�genes. AU18 . Adquirir los conocimientos b�sicos sobre el an�lisis de im�genes. Adquirir los conocimientos b�sicos sobre la obtenci�n de forma a partir del movimiento, de la visi�n estereosc�pica, de la textura o de la intensidad. AU19. Adquirir los conocimientos sobre la estimaci�n de par�metros de una c�mara. Adquirir los conocimientos b�sicos sobre las relaciones geom�tricas entre varias vistas de una escena y la geometr�a de la escena a partir de im�genes. AU26. Conocer los fundamentos pr�cticos y te�ricos de los equipos involucrados en la captura de v�deo, su reproducci�n as� como su uso y aplicaci�n en los sistemas audiovisuales m�s habituales hoy en d�a. E1. Adquirir los conocimientos b�sicos sobre el sistema visual humano. E2. Conocimiento b�sico de los sistemas de adquisici�n de im�genes. E3. Lograr una comprensi�n b�sica sobre el color y sus representaciones. E4. Alcanzar el conocimiento y comprensi�n de la transformada r�pida de Fourier y su uso en procesamiento de im�genes. E5. Entender el problema del muestreo, herramienta b�sica para pasar del anal�gico al digital, as� como la geometr�a del muestreo en dos dimensiones. E6. Adquirir nociones b�sicas sobre cuantizaci�n aplicadas a im�genes: otra herramienta b�sica para pasar del anal�gico al digital. E7. Ecualizaci�n del histograma de una imagen. Cambios de contraste, modelos de cambios de iluminaci�n global. E8. Morfolog�a matem�tica: una herramienta para el an�lisis de formas. E9. Segmentaci�n de im�genes |
Competencias transversales: Aquellas que se requieren en el ejercicio de cualquier titulaci�n o carrera (comunicaci�n verbal y escrita, pensamiento anal�tico y sist�mico, resoluci�n de problemas, creatividad, etc.). Es clasifican en:
� Instrumentales: Incluyen habilidades cognitivas, metodol�gicas, tecnol�gicas y ling��sticas. (Ej:
capacidad de organizar y planificar, capacidad de comunicarse con propiedad de forma oral y escrita en
catal�n, castellano y/o ingl�s, tanto ante audiencias expertas como inexpertas).
� Interpersonales: Se definen como habilidades que tienden a facilitar los procesos de interacci�n social
y cooperaci�n. (Ej: capacidad para trabajar en grupo, expresi�n del compromiso �tico/social).
� Sist�micas o integradoras: Suponen una combinaci�n de comprensi�n, sensibilidad y conocimiento que permiten ver c�mo se agrupan y se establecen relaciones entre las partes de un todo. estas competencias requieren, como base, la adquisici�n previa de competencias instrumentales y
interpersonales. (Ej: capacidad de adaptarse a nuevos contextos de aprendizaje)
Competencias espec�ficas: Se relacionan con los conocimientos y pr�cticas concretas del grado. (Ej:
capacidad de describir, programar, validar y optimizar protocolos e interfaces de comunicaci�n en los
diferentes niveles de una arquitectura de redes)
Criterios generales de evaluaci�n
Los mecanismos de evaluaci�n de las competencias ser�n:
� Pruebas de ejecuci�n (no recuperable): cinco pr�cticas en los laboratorios de computadoras. La realizaci�n de las pr�cticas en las clases correspondientes es un requisito indispensable para aprobar la asignatura. Es necesario tener aprobadas el 60 por ciento de las pr�cticas. Las pr�cticas se entregan individualmente. Se eval�an mediante libremente de informe y c�digo comentado y, eventualmente, una defensa oral individual. Se debe tener al menos una nota de 5 de media y en este caso la nota cuenta un 25% de la nota de la asignatura.
� Productos escritos
(no recuperable): haremos una prueba individual o control para hacer un
seguimiento de los conceptos explicados en las clases de teor�a y las
clases de pr�cticas y ejercicios. Esta prueba individual de seguimiento cuenta un 15%.
� Prueba escrita final individual
(recuperable): sobre aspectos te�ricos y ejercicios similares a los
realizados en los seminarios o explicados en las clases te�ricas y
seminarios, o relacionados con las pr�cticas de la asignatura. Para poder realizar la prueba escrita, debe tener al menos un 5 en las pruebas de ejecuci�n. Para
aprobar la asignatura, la nota m�nima obtenida en esta prueba escrita
debe ser de 5. Por otra parte, si el estudiante ha obtenido una
calificaci�n mayor que 5 en el control escrito, no ser� necesario que en
la prueba escrita final se examine los contenidos aprobados, y ambas pruebas le contar�n un 65 %. En caso contrario, el estudiante deber� examinarse sobre todos los
contenidos de la asignatura y entonces esta prueba cuenta un 50%.
� Prueba de validaci�n de ejecuci�n (recuperable): Prueba relacionada con las pr�cticas. Cuenta un 10%.
A modo de resumen, presentamos la siguiente tabla:
| Elementos | Peso | Recuperable | |
|---|---|---|---|
| Prueba de ejecuci�n |
Pr�cticas *Condici�n: m�nimo de 60% aprobadas |
25% |
No recuperable |
| Productos escritos |
Pruebas individuales de seguimento |
15% |
No recuperable |
| Prueba escrita |
Prueba individual escrita * Condici�n para hacer la prueba: nota >=5 en las pruebas de ejecuci�n * Condici�n sobre la prueba escrita: m�nimo de >=5 |
50% (ver detalles en el texto) |
Recuperable |
| Prueba de validaci�n de ejecuci�n |
Prueba relacionada con las pruebas de ejecuci�n |
10% |
Recuperable |
Bloque de contenido 1. Introducci�n. El sistema visual humano. Algunas leyes perceptuales b�sicas. Fundamentos de color. Sistemas de representaci�n del color.
Bloque de contenido 2. La transformada de Fourier y sus aplicaciones en el procesamiento de im�genes. El problema del muestreo. Aliasing. Wavelets.
Bloque de contenido 3. Cuantizaci�n de im�genes. Ecualizaci�n de im�genes. Conceptos de probabilidades aplicados a im�genes.
Bloque de contenido 4. Morfolog�a matem�tica y los invariantes b�sicos por cambios de iluminaci�n. Los operadores b�sicos de la morfolog�a matem�tica. Filtros b�sicos. Eliminaci�n de ruido. An�lisis b�sico de formas.
Bloque de contenido 5. Segmentaci�n de im�genes. Introducci�n al reconocimiento de formas.
Bloque de contenido 6. Introducci�n a la Compresi�n de im�genes.
Concreci�n por competencias:
| Competencias a alcanzar en la asignatura | Indicador de logro | Procedimiento de evaluaci�n | Temporalizaci�n |
|---|---|---|---|
| Capacidad de an�lisis y s�ntesis (G1). Habilidad en la b�squeda y la gesti�n de la informaci�n (G4). |
Resoluci�n de |
Seminarios, pr�cticas, sesiones de teor�a y pruebas individuales. |
Todo el trimestre. |
| Capacidad para aplicar los conocimientos al an�lisis de situaciones ya la resoluci�n de problemas (G3). Capacidad de organizaci�n y planificaci�n (G2). Habilidad en la toma de decisiones (G5). |
An�lisis |
Seminarios, |
Todo el trimestre. |
|
Capacidad de trabajar en equipo (G8). |
Participaci�n |
Pr�cticas y seminarios. |
Todo el trimestre. |
| Capacidad de aplicar con flexibilidad y creatividad los conocimientos adquiridos y de adaptarlos a contextos y situaciones nuevas (G11). | Trabajo en pr�cticas y seminarios. | Pr�cticas y seminarios. |
Todo el trimestre. |
| Capacidad para progresar en los procesos de formaci�n y aprendizaje de manera aut�noma y continua (G12). | Calidad de las memorias de las pr�cticas (pruebas de ejecuci�n), del resultado de seminarios y revisi�n del material de teor�a. |
Teoria, pr�cticas y seminarios. |
Todo el trimestre. |
| Competencias especificas: E1-E9. Competencias B7-T, AU1, AU13, AU17-19, AU26. |
Realizar correctamente las diferentes pruebas de la asignatura. |
Pr�cticas/pruebas de ejecuci�n, productos escritos y prueba escrita final |
Todo el trimestre. |
La metodolog�a de esta asignatura combina sesiones presenciales, trabajo individual y trabajo en grupo. Las
sesiones presenciales ser�n tanto sesiones magistrales de explicaci�n
del profesor como sesiones de pr�cticas de laboratorio y sesiones de
seminario, con trabajo individual y en grupo realizado por los alumnos. Las sesiones magistrales y de pr�cticas tendr�n una duraci�n de dos horas, mientras que las de seminario de una hora. De forma m�s detallada, el trabajo dentro y fuera del aula se ha organizado de la forma siguiente:
� Sesiones magistrales o de grupo grande:
se trata de nueve sesiones en las que se introducen los conceptos
te�ricos y se muestran los procedimientos adecuados para la resoluci�n
de pr�cticas y problemas. El
profesor explicar� los conceptos te�ricos b�sicos y se encargar� de
proponer y resolver ejemplos de problemas tipo para clarificar la teor�a
y para que los alumnos tengan una primera aproximaci�n a lo que se
encontrar�n en la clase de seminarios. El peso de la sesi�n lo lleva el profesor y se espera de los alumnos que participen realizando preguntas y comentarios.
� Pr�cticas con ordenador: son 5 sesiones en grupo medio, de dos horas de duraci�n. Previamente los alumnos dispondr�n del enunciado y material necesario para preparar la sesi�n. La din�mica de estas sesiones es la siguiente: En primer lugar, el
profesor hace una breve explicaci�n de la pr�ctica a desarrollar y
despu�s los alumnos trabajan para la realizaci�n de la pr�ctica que
entregar�n al terminar la clase.
� Sesiones de seminario: son 8 sesiones en grupo peque�o, de una hora o dos de duraci�n. En estas sesiones se resolver�n ejercicios pr�cticos sobre el contenido del temario explicado en las clases de teor�a. Previamente los alumnos dispondr�n de los enunciados y material necesario para preparar la sesi�n.
| Actividades en el aula | Horas fuera del aula | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Bloques de contenido | Grupo grande | Grupo mediano | Grup peque�o | ||
|
Bloc 1 |
4 |
2 |
1 |
11 |
|
|
Bloc 2 |
4 |
2 |
2 |
10 |
|
|
Bloc 3 |
3 |
2 |
1 |
10 |
|
|
Bloc 4 |
4 |
2 |
2 |
11 |
|
|
Bloc 5 |
2 |
2 |
1 |
8 |
|
|
Bloc 6 |
1 |
1 |
6 |
||
|
Prueba final individual |
8 |
||||
|
Total: |
18 |
10 |
8 |
64 |
Total: 100 |
Bibliograf�a b�sica:
� R.C. GONZALEZ and R.E. WOODS, Digital Image Processing, Addison-Wesley, 1992.
� K.R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice Hall, 1996
� A. Rosenfeld and A. Kak. Digital Picture Processing, Academic Press, 1992.
� P. SOILLE, Morphological Image Analysis. Principles and Applications, Springer-Verlag
Bibliograf�a complementaria:
� Jean SIERRA, Image Analysis and Mathematical morphology. Academic Press, 1982
� M. VETTERLI and J. Kovacevic. Wavelets and subbanda coding. Prentice Hall, 1995.
� A. MURAT TEKALP. Digital Video Processing. Prentice hall 1995.
� Stephan Mazo. A wavelet tour to signal Processing. Academic Press 1999.
� Richard Szeliski, Computer Vision. Algorithms and Applications. Springer, 2011, DOI: 10.1007/978-1-84882-935-0 http://szeliski.org/Book/
Recursos did�cticos y material docente:
En
cada sesi�n presencial le corresponder� material docente que los
profesores pondr�n al alcance de los alumnos a trav�s del aula moodle de
la asignatura. Este
material ir� desde apuntes, textos complementarios, art�culos, para las
sesiones de teor�a, hojas de ejercicios para las sesiones de seminario,
gu�a pr�ctica y fuentes de informaci�n diferentes para las sesiones de
pr�cticas.