MICRODISEÑO CURRICULAR Ingeniería de Sistemas. Créditos TPS TIS TPT TIT

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1 1. IDENTIFICACIÓN Asignatura Visión Artificial Área Nivel IV Código Pensum Correquisito(s) Prerrequisito(s) Créditos TPS TIS TPT TIT 2. JUSTIFICACIÓN. La visión artificial es una de las disciplinas de la ingeniería con mayor auge en los últimos tiempos, sus aplicaciones han revolucionado muchos campos cono: la medicina, la robótica, la seguridad, la inspección y control de calidad, la biología, la industria agroalimentaria y actualmente la industria de los video juegos. En el mundo, muchos centros de investigación y desarrollo están trabajando en el tema, lo que la convierte en una de las áreas de la inteligencia artificial con más futuro. En nuestra región, la industria demanda cada vez más sistemas de visión artificial en sus procesos, por lo que se requiere personal capacitado que pueda intervenir en el control, diseño e implementación de estos sistemas. También es una oportunidad para la creación de nuevas empresas que trabajen en esta temática. 3. OBJETIVO GENERAL Comprender e implementar las diferentes técnicas para el tratamiento digital de imágenes, con un enfoque aplicado a la solución de problemas. 4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Comprender las bases conceptuales de las técnicas básicas del procesamiento digital de imagen. Adquirir habilidad para implementar algoritmos de visión artificial. Aplicar los algoritmos de visión artificial en la solución de problemas del mundo real. 1 de 11

2 5. COMPETENCIAS Y CONTENIDOS TEMÁTICOS DEL CURSO 1. Conocer el funcionamiento de los algoritmos de procesamiento digital de imágenes. 2. Diseñar e implementar algoritmos de procesamiento digital de imágenes que permitan solucionar problemas en aplicaciones del mundo real. 2 de 11

3 1. COMPETENCIAS Y CONTENIDO TEMÁTICO COMPETENCIAS CONTENIDO TEMÁTICO INDICADOR DE LOGRO INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIAL Conocer el funcionamiento de los algoritmos de procesamiento digital de imágenes. Historia La naturaleza de la luz Sistema de Percepción visual humano Sistemas de adquisición de imágenes Software para el procesado de imágenes. Conceptos de procesamiento digital de imágenes, visión artificial. Áreas de aplicación. Etapas de un sistema de visión artificial. Representación digital de una imagen. Reconoce las aplicaciones y los procesos en un sistema de visión artificial. PROCESAMIENTO BÁSICO DE IMÁGENES Operador identidad Operador inverso Operadores Umbral Binario Operadores en escala de grises Operador extensión Operador reducción de nivel de gris Transformaciones geométricas. Zoom Comprende y aplica las operaciones elementales (operadores umbral) del procesamiento digital de imágenes (PDI). Realiza adecuadamente la manipulación de los pixeles y mide aspectos de interés en la imagen. 3 de 11

4 Escalado Desplazamiento Giros. Operaciones aritméticas Operaciones lógicas Comprende y aplica las operaciones geométricas, aritméticas y lógicas en una imagen. EL HISTOGRAMA Diseñar e implementar algoritmos de procesamiento digital de imágenes que permitan solucionar problemas en aplicaciones del mundo real. Conceptualización acerca del histograma. Representación del histograma de una imagen. Contracción del histograma Expansión del histograma Ecualización del histograma Desplazamiento del histograma FILTRADO EN EL DOMINIO DEL ESPACIO Convolución. Filtro paso alto Filtro paso bajo Filtro mediana Filtro realce FORMATOS DE COLOR Conceptualización Formato RGB Formato YIQ Formato CMYK Aplica las operaciones de manipulación de histogramas del PDI. Diferencia las técnicas que utilizan el dominio del espacio a las que utilizan transformaciones de la imagen Aplica las operaciones filtrado del PDI. Comprende e implementa algoritmos para la conversión de formatos de color. 4 de 11

5 Formato HSI Formato HSV Conversión entre formatos. MORFOLOGÍA MATEMÁTICA Operaciones de conjuntos Operación Erosión Operación Dilatación Operación apertura Operación cierre Morfología en grises Morfología geodésica Comprende y Aplica las operaciones morfológicas del PDI. DETECCIÓN DE BORDES Operador primera derivada. Gradiente Operador Roberts Operador Prewitt Operador Kirsh Operador Sobel Filtro Canny Comprende e implementa los algoritmos de detección de bordes, basados en la primera derivada. DETECCIÓN Y MANIPULACIÓN DE LÍNEAS Y CONTORNOS Esqueletización. Transformada de Hough Lineal Transformada de Hough Circular Comprende la base matemática de la transformada de Hough. 5 de 11

6 CAPTURA Y PROCESAMIENTO DE VIDEO Geometría Calibración Corrección de errores Plantea una solución algorítmica a un problema basada en operaciones correspondientes al PDI y a la Inteligencia Artificial. 6 de 11

7 2. ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS / METODOLÓGICAS Esta materia será eminentemente práctica, sin descuidar las bases matemáticas y conceptuales de la visión artificial. La asignatura estará soportada por la realización de un proyecto final, donde los estudiantes tendrán que realizar un paper donde presenten los resultados obtenidos durante el semestre, también tendrán que exponer y mostrar de forma practica a la comunidad universitaria el software final. Los estudiantes tendrán con anterioridad, en un sitio web dedicado para la materia, las temáticas que se desarrollarán en clase, con ejemplos y aplicaciones. Al iniciar la clase se dará una explicación teórica, incluyendo modelos matemáticos, de la temática a desarrollar, luego se implementaran los respectivos algoritmos, seguidos de aplicaciones básicas que le permitan al estudiante afianzar los conocimientos adquiridos. Clase Teórica-Practica. Definiciones de visión artificial, Aplicaciones de la visión artificial, Software usados, sistema de percepción visual humano, anatomía de la visión, la naturaleza de la luz, espectro visible, procesos en un sistema de visión artificial, Representación digital de una imagen, resolución, algoritmo para cargar y visualizar una imagen, manipulación de pixeles en una imagen. Trabajo. Lectura y exposición de un paper con temáticas en ingles de visión artificial. Clase Teórica-Practica. Procesamiento Básico de Imágenes. Vecindad, Operador identidad, negativo, umbral, intervalo umbral, en umbral en escala de grises, extensión, reducción de nivel de gris. Diseño e implementación de los algoritmos de operadores umbral, ejercicios con aplicaciones de los operadores umbral. Practica 1. Clase Teórico-Practica. Transformaciones geométricas. Zoom, escalado, desplazamiento, giros. Diseño e implementación de algoritmos para el escalado y el desplazamiento de una imagen. Practica 2. Clase Teórica-Practica. Operaciones aritméticas en imágenes, suma, resta, multiplicación. Operaciones lógicas, and, or, xor, not. Implementar algoritmos. Aplicaciones. Practica 3. Clase Teórica-Practica. Representación del histograma, implementar algoritmo para visualización del histograma, contracción, expansión, ecualización y desplazamiento del Histograma. Ejercicios. 7 de 11

8 Practica 4. Clase Teórica-Practica. Conceptualización de filtrado en el dominio del espacio, convolución, implementación del algoritmo, filtros lineales, filtros no lineales. Ejercicios. Practica 5. Clase Teórica-Practica. Formatos de color. Conceptos del formato RGB, YIQ, CMYK, HSI, HSV. Diferencias, implementación de algoritmos. Ejercicios. Practica 6. Clase Teórica-Practica. Morfología matemática, aplicaciones, dilatación, erosión, cierre, apertura, morfología geodésica. Algoritmos. Practica 7. Clase Teórica-Practica. Detección de bordes. Operadores primera derivada, conceptualización de las matrices filtro, Filtro Canny. Implementación de algoritmos. Practica 8. Clase Teórica-Practica. Transformada de Hough lineal y circular, explicación e implementación del algoritmo de esqueletización. Clase Teórica-Practica. Geometría de las cámaras, conceptos de calibración y corrección de errores. Practica 9. Proyecto Final. Exposición de resultados, muestra de software y evaluación de papers. PRACTICAS Practica 1. Operadores Umbral. Implementar algoritmos basados en el operador umbral y en la manipulación de pixeles individuales, para la solución de aplicaciones básicas. Practica 2. Realizar el zoom y el giro a una imagen. Practica 3. Aplicar operaciones aritméticas en aplicaciones de montajes en imágenes, movimiento en una escena. Practica 4. Realce del contraste de una imagen, de acuerdo a su histograma. Practica 5. Implementar un algoritmo que permita realizar el filtrado a una imagen, con una matriz de convolución de NxN. 8 de 11

9 Practica 6. Implementar un algoritmo eficiente para la detección de 8 colores al mismo tiempo. Practica 7. Realizar un algoritmo que permita aplicar morfología matemática a una imagen con cualquier matriz estructural y con el punto representativo en cualquier lugar de la matriz estructurante. Practica 8. Aplicación de los algoritmos de detección de bordes en una aplicación especifica. Practica 9. Aplicación de los algoritmos de detección de contornos de un video en tiempo real 3. ESTRATEGIAS DE SEGUIMIENTO Y EVALUACIÓN Practicas 40% Quiz % Quiz % Proyecto Final 25% Examen Final 20% 4. BIBLIOGRAFÍA PAJARES, Gonzalo y Jesús M. DE LA CRUZ. Visión por Computador: Imágenes digitales y aplicaciones, 2 ed. México: AlfaOmega, p + CD. GONZALEZ R.C., WOODS R.E. Digital Image Processing. New Jersey : Prentice-Hall, p. PAJARES, Gonzalo y Jesús M. DE LA CRUZ. Visión por Computador: Imágenes digitales y aplicaciones. México: AlfaOmega, p. GONZALEZ R.C., WOODS R.E, EDDINS, Steven L. Digital Image Processing. New Jersey : Prentice-Hall, p. RUSS, John C, RUSS, J. Christian. Introduction to image processing and analysis. Boca Raton, Florida : Taylor & Francis, p. 9 de 11

10 RUSS, John C. The image processing handbook, 53. ed. Boca Raton, Florida : CRC Press, p + CD-ROM LUKAC, Rastislav y PLATANIOTIS, Konstantinos. Color image processing: methods and applications. Boca Raton, Florida: Taylor & Francis, p. UMBAUGH, Scott E. Computer imaging: digital image analysis and processing. Boca Raton, Florida: CRC Press, p. JAN, Jirí. Medical image processing, reconstruction and restoration: concepts and methods. Boca Raton, Florida : Taylor & Francis, p. SHARMA, Gaurav. Digital color imaging handbook. Boca Raton, Florida : CRC Press, p. INTEL CORPORATION. Open Source Computer Vision Library MATHWORKS INC. Image Processing Toolbox 6.0 Users Guide Revistas Color Research and Application Computer Vision and Image Understanding Graphical Models and Image Processing IEEE Transactions on Image Processing IEEE Transactions on Medical Imaging IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics Image Processing & Communications International Journal of Computer Vision Journal of Mathematical Imaging and Vision Journal of Visualization Machine Graphics & Vision International Journal Machine Vision and Applications Pattern Analysis and Applications Pattern Recognition Pattern Recognition Letters The Imaging Science Journal Vision Research Sitios en Internet de 11

11 n.edu/~icip95/iplink/ Elaborado por: Carlos Andrés Madrigal G. Versión: 01 Fecha: 10 de Julio de 2009 Aprobado por: Fray León Osorio 11 de 11