ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación SYLLABUS DEL CURSO Procesamiento Digital de Imágenes

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1 ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación SYLLABUS DEL CURSO Procesamiento Digital de Imágenes 1. CÓDIGO Y NÚMERO DE CRÉDITOS CÓDIGO FIEC05439 NÚMERO DE CRÉDITOS: 4 Teóricos: 4 Prácticos: 0 2. DESCRIPCIÓN DEL CURSO Este curso ofrece al estudiante los fundamentos teóricos y las herramientas prácticas sobre el campo de Procesamiento y Análisis Digital de Imágenes. Tópicos relacionados con el proceso de adquisición de imágenes, sistemas de iluminación, tipos de cámaras, óptica y procesos de calibración de cámaras serán tratados en la parte inicial del curso. Adicionalmente, el estudiante se familiarizará con el uso de técnicas y herramientas básicas utilizadas en aplicaciones de procesamiento de imágenes, tales como: operadores de preprocesamiento, transformaciones discretas, realzado de imágenes, restauración de imágenes y compresión de imágenes. Un componente importante del curso es permitir al estudiante desarrollar la habilidad para solucionar problemas propuestos aplicando técnicas de procesamiento de imágenes. Para esto, problemas relacionados con aplicaciones de: transformaciones, realzado, restauración y compresión de imágenes, entre otros, son propuestos como trabajos de laboratorios o proyectos del curso. Clases teóricas y prácticas se incluyen en el desarrollo de la materia. 3. PRERREQUISITOS Y CORREQUISITOS. PREREQUISITOS FIEC04382 SEÑALES Y SISTEMAS CORREQUISITO 4. TETO GUIA Y OTRAS REFERENCIAS REQUERIDAS PARA EL DICTADO DEL CURSO TETO GUÍA 1. S.E. Umbaugh, Digital image processing and analysis: human and computer vision applications with CVIPtools, Second edition, Nov. 2010, CRC Press. 2. S.E. Umbaugh, Computer vision and image processing: A practical approach using CVIPtools, First edition, 1998, Ed. Prentice Hall. 3. Gonzalo Pajares, Jesús M. de la Cruz; Visión por computador: imágenes digitales y aplicaciones, 1era Edición, 2008, Ed. RaMa. REFERENCIAS 1. R.C. González, Digital image processing, 3rd edition, 2007, Prentice Hall. 2. J.R. Parker, Algorithms for image processing and computer vision, 2nd edition, 2010, Ed. Wiley. 3. Diapositivas del curso. 4. Apuntes y recursos de URL s relacionadas con la asignatura. 5. Acceso a librerías (open source) para procesamiento de imágenes y visión por computador: OpenCV Open Computer Vision Library. 5. RESULTADOS DE APRENDIZAJE DEL CURSO Al finalizar el curso, el estudiante será capaz de: 1. Dar al estudiante una introducción general sobre el campo de Procesamiento y Análisis Digital de Imágenes. 2. Proporcionar al estudiante información básica acerca de los principales sistemas de iluminación y los principales tipos de cámaras existentes. Fundamentos acerca de óptica y procesos de calibración de cámaras serán también introducidos. 3. Familiarizar al estudiante con el uso de técnicas y herramientas básicas usualmente utilizadas en aplicaciones de procesamiento de imágenes. Operaciones de preprocesamiento, transformaciones discretas, realzado de imágenes, restauración de imágenes y compresión de imágenes, serán estudiados en clases teóricas y prácticas. 4. Desarrollar la habilidad del estudiante para solucionar problemas propuestos aplicando técnicas de procesamiento de imágenes. Estos problemas pueden estar relacionados con: transformaciones, realzado, restauración y compresión de imágenes, entre otros. IG10023 Página 1 de 5 SYLLABUS DEL CURSO

2 6. PROGRAMA DEL CURSO I. INTRODUCCIÓN. (2 Sesiones: 4 horas) Curso: Políticas y reglas. Introducción al Procesamiento Digital de Imágenes (DIP) y Visión por Computador (VC): Sistema visual humano, sistema de visión artificial, Qué es DIP?, Qué es VC?, algunas aplicaciones de DIP VC. Introducción al proceso de adquisición de imágenes digitales: Digitalización de imágenes. II. ADQUISICIÓN DE IMÁGENES. (2 Sesiones: 4 horas) Sistemas de iluminación. Sensores de adquisición: Tipos de sensores, cámaras de estado sólido vs. cámaras de tubo de vidicón, interfaces y estándares. Digitalización de la imagen: Muestreo y cuantificación, ajustes de ganancia y desplazamiento en la digitalización, hardware para la digitalización, características a considerar para seleccionar una tarjeta de digitalización. Representación de imágenes: Binarias, nivel de gris, color y multiespectral. III. LABORATORIOS: # 1 + # 2 + # 3. (2 Sesiones: 4 horas) IV. ÓPTICA Y CALIBRACIÓN DE CÁMARA + DEBERES + TEMAS PROYECTOS 1ER PARCIAL. (2 Sesiones: 4 horas) Óptica: Generalidades; modelo de lente agujero o pinhole. o Modelo de lente delgada: Distancia focal, distancia de enfoque, profundidad de campo, apertura. o Otros parámetros de interés en la captura de imágenes: Distancia de trabajo, campo de visión, ángulo de campo, factor de aumento, tipo de montura; distorsión óptica. Calibración: Definición, utilidad, procedimiento general de calibración. Formación del brillo en imágenes. Exposiciones sobre varios temas del curso. V. LABORATORIO # 4 + EPOSICIÓN DEBERES. (1 Sesión: 2 horas) VI. VII. VIII. I. ANÁLISIS DE IMÁGENES: OPERACIONES DE PREPROCESAMIENTO. (2 Sesiones : 4 horas) Introducción. Operaciones de preprocesamiento: Región de interés, operaciones aritméticas, operaciones lógicas, operaciones geométricas, filtros espaciales, cuantización de imágenes, operadores morfológicos. LABORATORIOS # 5 y # 6. (2 Sesiones: 4 horas) LECCIÓN PARCIAL. (1 Sesión: 2 horas) REVISIÓN PROYECTO # 1. (1 Sesión: 2 horas). ANÁLISIS DE IMÁGENES: TRANSFORMADAS DISCRETAS. (2 Sesiones: 4 horas) Transformada de Fourier. Transformada del coseno. Transformada de WalshHadamard. Filtrado frecuencial. I. LABORATORIO # 7 + EJERCICIOS. (1 Sesión: 2 horas) II. REALZADO DE IMÁGENES. (2 Sesiones : 4 horas) Introducción. Modificación de escala de grises: Modificación de histogramas, realzado de contraste adaptativo, color. Afinamiento de imágenes: Filtrado pasoalto, filtrado homomórfico, unsharp masking. Suavizado de imágenes: Filtros medio y mediano, filtrado pasobajo. III. LABORATORIO # 8. (1 Sesión: 2 horas) IG10023 Página 2 de 5 SYLLABUS DEL CURSO

3 IV. RESTAURACIÓN DE IMÁGENES. (2 Sesiones : 4 horas) Introducción: Modelo del sistema. Ruido. Eliminación del ruido usando filtros espaciales: Filtros de orden, filtros promedio, filtros adaptativos filtro error cuadráticomedio mínimo. Eliminación del ruido usando filtros espectrales: Filtro inverso, filtro de Wiener, filtro cuadráticomínimo restringido, filtro medio geométrico, filtro de Notch, consideraciones prácticas. V. LABORATORIO # 9. (1 Sesión: 2 horas) VI. COMPRESIÓN DE IMÁGENES. (2 Sesiones: 4 horas) VII. Introducción: Criterio de fidelidad, modelo del sistema de compresión. Métodos de compresión sin pérdidas: Codificación de Huffman, codificación runlength, codificación LempelZivWelch, codificación aritmética. Métodos de compresión con pérdidas: Codificación runlength de niveles de gris, codificación mediante truncamiento en bloques, codificación mediante cuantización de vector, codificación mediante predicción diferencial, codificación mediante transformación, métodos híbridos. VIII. LECCIÓN FINAL + REVISIÓN PROYECT. FINAL (2 Sesiones : 4 horas) 7. CARGA HORARIA: TEORÍA/PRÁCTICA Dos veces por semana, cada sesión de 2 horas. Son 14 sesiones por parcial, 28 sesiones en el semestre. 8. CONTRIBUCIÓN DEL CURSO EN LA DEL ESTUDIANTE Esta materia contribuye de la siguiente manera al currículo de formación ingenieril: Permite al estudiante estudiar un tópico actual de las ciencias computacionales como lo es el uso de un computador para procesar imágenes digitales. Los estudiantes están expuestos a lenguajes y herramientas computacionales alternativas especialmente diseñadas para trabajar con imágenes. Los estudiantes deben, a través de la teoría revisada, analizar y dar solución a problemas que surgen en ambientes de captura, análisis y procesamiento de imágenes. BÁSICA PROFESIONAL HUMANA 9. RELACIÓN DE LOS RESULTADOS DE APRENDIZAJE DEL CURSO CON LOS RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA CARRERA RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA CARRERA CONTRIBUCIÓN (Alta, Media, Baja) RESULTADOS DE APRENDIZAJE DEL CURSO a) Habilidad para aplicar el conocimiento apropiado de Computación y Matemáticas en esta disciplina Alta 1,2,3 b) Habilidad para analizar un problema, e identificar y definir los requerimientos computacionales apropiados Alta 3,4 EL ESTUDIANTE DEBE: Aplicar conceptos de Digitalización, Transformadas frecuenciales, convolución, Filtros Digitales, Análisis de datos. Analizar problemas referentes al procesamiento digital de imágenes Identificar los posibles operadores, filtros, técnicas y algoritmos requeridos IG10023 Página 3 de 5 SYLLABUS DEL CURSO

4 para su solución c) Habilidad para diseñar, implementar, y evaluar un sistema computacional, proceso, componente o programa que cumpla los requerimientos solicitados d) Habilidad para trabajar efectivamente en equipo y lograr un objetivo común e) Comprensión de temas profesionales, éticos, legales, seguridad, social y de responsabilidad f) Habilidad para comunicarse efectivamente con grandes audiencias Baja Media Media para solucionar problemas. Establecer los criterios necesarios para saber si la solución puede trabajar adecuadamente según lo requerido. Programar componentes que puedan servir en el desarrollo de Sistemas Multimedia. Formar grupos de trabajo para realizar proyectos, laboratorios y ejercicios del curso. Realizar presentaciones de los trabajos de proyectos, laboratorios y exposiciones. g) Habilidad para analizar el impacto computacional global y local en las personas, organizaciones y sociedad h) Reconocer la necesidad y una habilidad para mantener un constante desarrollo profesional a lo largo de la vida i) Habilidad para usar las técnicas, habilidades, y herramientas necesarias para la práctica de la Computación j) Capacidad de liderar, gestionar o emprender proyectos Alta 3,4 Utilizar algoritmos, lenguajes y herramientas actuales para el procesamiento de imágenes 10. EVALUACIÓN DEL CURSO Actividades de Evaluación Exámenes Lecciones Tareas Proyectos Laboratorio/Experimental Participación en Clase Visitas Otras 11. RESPONSABLE DE LA ELABORACIÓN DEL SYLLABUS Y FECHA DE ELABORACIÓN Elaborado por Boris. Vintimilla B. Fecha 12 Agosto 2013 IG10023 Página 4 de 5 SYLLABUS DEL CURSO

5 12. VISADO SECRETARIO ACADÉMICO DE LA UNIDAD ACADÉMICA NOMBRE: DIRECTOR DE LA SECRETARÍA TÉCNICA ACADÉMICA NOMBRE: FIRMA: FIRMA: Resolución y Fecha de aprobación en el Consejo Directivo: 13. VIGENCIA DEL SYLLABUS RESOLUCIÓN DEL CONSEJO POLITÉCNICO: FECHA: IG10023 Página 5 de 5 SYLLABUS DEL CURSO

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