Programa de la asignatura. Horas. ASIGNATURA: Visión Artificial

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1 ASIGNATURA: Visión Artificial Código: Titulación: Ingeniero Técnico Industrial, esp. Electrónica Industrial Curso: 3º Profesor(es) responsable(s): - Miguel Pinzolas Prado - Juan López Coronado Departamento: Ingeniería de Sistemas y Automática Tipo (T/Ob/Op): Op Créditos (T+P): 3+1,5 Descriptores de la asignatura según el Plan de Estudios: Adquisición y preprocesamiento de imágenes. Segmentación. Caracterización y reconocimiento de formas. Interpretación de escenas. Objetivos de la asignatura: Mostrar de forma global la visión por computador como el área que trata el conjunto de procesos informáticos algorítmicos cuya misión es obtener, caracterizar e interpretar la información proporcionada por imágenes adquiridas del universo de actuación. Materias relacionadas con esta asignatura: (Materias que sean necesarias para poder cursar adecuadamente la asignatura, tanto en cursos anteriores, en el mismo curso, o en el Bachillerato) Programa de la asignatura A. Programa de Teoría: Temas Módulo Horas Adquisición de Introducción a la visión por computador 2 imágenes Adquisición de la imagen 2 Preprocesamiento y Procesamiento de imágenes binarias 5 caracterización Filtrado 3 Segmentación Caracterización y reconocimiento de formas Regiones uniformes y texturadas 5 Detección de bordes 4 Contornos 3 Reconocimiento de objetos 3

2 Análisis tridimensional de la imagen Análisis tridimensional de la imagen 3 Tabla 1. Módulos de enseñanza y temas que los componen. Descripción del programa. Módulo 1. Adquisición de imágenes. TEMA 1.- INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN POR COMPUTADOR (2H) 1.1 Conceptos generales de la Visión por Computador (1h) Concepto de Visión por Computador. Objetivos de la Visión por Computador. Notación algorítmica. Niveles de computación. 1.2 La Visión por Computador como materia interdisciplinaria (1h) Relación de la Visión por Computador con otras áreas. Papel del conocimiento. TEMA 2.- ADQUISICIÓN DE LA IMAGEN (2H) 2.1 Captación y numeración de la imagen (1h) Muestreo y cuantización. Evolución de los captadores de imágenes. Cámaras de televisión. Sensores de estado sólido. Funcionalidad de los distintos tipos de cámaras. 2.2 Óptica de la imagen e iluminación (1h) Aspectos físicos de la formación de imágenes. Aspectos geométricos de la formación de imágenes. Importancia de la iluminación. Módulo 2. Preprocesamiento y caracterización. TEMA 3.- PROCESAMIENTO DE IMÁGENES BINARIAS (5H) 3.1 Imágenes binarias (1h) 3.2 Propiedades geométricas y topológicas (1h) Área. Posición. Orientación. Compacidad. Elongación. Genus. Eje medial. 3.3 Algoritmos binarios (2h)

3 Etiquetado de componentes. Filtrado por tamaño. Cálculo de momentos de la imagen. Seguimiento de perímetro. Transformaciones de distancia. Esqueletización. Adelgazamiento. Expansión y contracción. 3.4 Operaciones morfológicas (1h) Dilatación. Erosión. Opening. Closing. TEMA 4.-FILTRADO (3H) 4.1 Ruido en imágenes (1h) Causas del ruido en imágenes. Ruido aditivo. Ruido impulsional. Ruido multiplicativo. Consideraciones sobre el filtrado. 4.2 Filtros lineales (1h) Sistemas lineales. Máscaras de convolución. Filtro de la media. Filtros Gaussianos. 4.3 Filtros no lineales (1h) Filtro de la mediana. Modificaciones del histograma. Otros filtros. Módulo 3. Segmentación. TEMA 5.-REGIONES UNIFORMES Y TEXTURADAS (5H) 5.1 Regiones (1h) 5.2 Segmentación de regiones uniformes (1h) Histograma. Umbralización automática. Limitaciones de los métodos basados en el histograma. 5.3 Representación de regiones (1h) Representaciones matriciales. Representaciones jerárquicas. Representaciones simbólicas. Estructuras de datos para segmentación.

4 5.4 Combinación y división de regiones (1h) Combinación de regiones. Disolución de fronteras débiles. División de regiones. División y combinación. 5.5 Texturas (1h) Métodos estadísticos: microtexturas. Métodos estructurales: macrotexturas. Forma a partir de textura. TEMA 6.-DETECCIÓN DE BORDES (4H) 6.1 Operadores basados en el gradiente (2h) Operadores basados en el gradiente. Operador de Sobel. Operador de Prewitt. Operador de Roberts. Detector de bordes de Canny. 6.2 Operadores basados en la segunda derivada (1h) Operador Laplaciano. Derivada segunda direccional. Laplaciana de la Gaussiana. 6.3 Consideraciones sobre la detección de bordes (1h) Medidas de efectividad. Detectores de líneas. Precisión subpíxel. Módulo 4 Caracterización y reconocimiento de formas. TEMA 7.-CONTORNOS (3H) 7.1 Curvas digitales (1h) Geometría de las curvas. Representación de curvas digitales. Encadenamiento. 7.2 Ajuste de curvas (2h) Medidas de error de ajuste. Modelos de curvas. Ajustes por regresión. Transformada de Hough. Descriptores de Fourier. TEMA 8.-RECONOCIMIENTO DE OBJETOS (3H) 8.1 Representación de objetos y detección de características (1h) Representación del objeto. Características globales.

5 Características locales. Características relacionales. 8.2 Estrategias de reconocimiento (2h) Clasificación. Emparejamientos (matching). Indexado de características. Búsqueda de plantillas (templates). Aproximación morfológica. Métodos analógicos. Módulo 5. Análisis tridimensional de la imagen. TEMA 9.-ANÁLISIS TRIDIMENSIONAL DE LA IMAGEN (3H) 9.1 Dispositivos binoculares (1h) Geometría epipolar. 9.2 Puesta en correspondencia (1h) Técnicas de correlación. Técnicas basadas en primitivas de la imagen. Algoritmos para la puesta en correspondencia. 9.3 Reconstrucción de escenas (1h) Modelización proyectiva. Modelización afín. Modelización Euclidea. B. Programa de Prácticas (resumido): Denominación de la práctica Duración (h) Tipo de práctica (Aula, laboratorio, informática) Ubicación física (sede Dpto., aula informática,...) Manejo del toolbox de procesamiento de imágenes 1h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Familiarización con el hardware de adquisición 1h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Cálculo de los momentos de orden cero, uno y dos 2h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Cálculo de la compacidad y el número de Euler 1h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Etiquetado y separación de objetos 1h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Interpretación de una escena sencilla 1h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Operaciones morfológicas 2h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Filtrado 1h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Segmentación mediante observación del histograma 1h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Detección de bordes 1h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas

6 Contornos 1h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas Imágenes en color 2h Laboratorio Dpto. Ingeniería de Sistemas C. Bibliografía básica: Bibliografía principal. Visión Por Computador: Imágenes Digitales Y Aplicaciones. Autor: Gonzalo Pajares Martinsanz; Jesús M. de la Cruz Garcá. Editorial: RA-MA. Comentarios: En este libro se abordan todos aquellos aspectos que son necesarios en el campo de la visión por computador o visión artificial, desde el procesamiento y el análisis de imágenes a las aplicaciones de máximo interés. En el texto se conjugan rigurosidad con claridad y sencillez para que el esfuerzo de comprensión sea mínimo y permita al lector desarrollar sus propias aplicaciones. Machine Vision. Autores: Ramesh Jain, Rangachar Kasturi, Brian G. Schunk. Editorial: McGraw-Hill Comentarios: la sencillez con la que introduce los conceptos y algoritmos básicos de la visión por computador, así como su enfoque eminentemente práctico, hacen a este libro altamente recomendable como libro de texto para la asignatura. En él los conceptos se exponen con el mínimo aparato matemático necesario, y en cada uno de los temas se detallan los algoritmos más importantes. Los ejercicios propuestos complementan adecuadamente la exposición teórica, y en los apéndices se tratan con más profundidad algunos conceptos matemáticos utilizados en el texto. En el libro se echa en falta algún capítulo relacionado con la adquisición de la imagen, apareciendo tan sólo una breve mención de la óptica de formación de la imagen. El capítulo dedicado al color es demasiado escueto, y no nombra algunos de los espacios de color más utilizados. También el capítulo dedicado a la visión tridimensional es susceptible de ser completado con textos que hablen con más profundidad del tema, aunque para los objetivos de la asignatura resulta suficiente. Digital Image Processing. Autores: Rafael C. González, Richard E. Woods. Editorial: Addison Wesley. Comentarios: en este texto se exponen los algoritmos básicos de procesamiento de imágenes digitales con más rigor matemático que en el de Jain, Kasturi y Schunk. Esto hace que su lectura sea más costosa, pero supone un buen complemento al libro anteriormente citado para el lector que busca más rigurosidad en los fundamentos matemáticos. Es de destacar el excelente capítulo dedicado a las transformaciones de imagen, así como el extensivo tratamiento que realiza de la compresión y restauración de imágenes. El capítulo dedicado al reconocimiento y la interpretación incluye una gran cantidad de técnicas, algunas tan novedosas como la clasificación mediante redes neuronales. Image Processing Toolbox User s Guide. Autor:The Math Works Inc. Editorial: The Math Works Inc. Comentarios: la guía de usuario del toolbox de procesamiento de imágenes de Matlab es una buena fuente de información, ya que no solamente incluye referencia a las funciones que se emplearán en las prácticas de la asignatura, sino que además contiene una pequeña explicación teórica de cada tema, generalmente con ejemplos prácticos comentados.

7 Bibliografía complementaria. Graphics File Formats: Reference and Guide Autores: C. Wayne, B.J Shepherd. Editorial: Manning Publications Co. Comentarios: excelente libro que contiene una buena descripción de la mayoría de formatos gráficos utilizados en la actualidad. Además de la referencia de los formatos, donde se explica el número de bytes dedicados a los datos, la cabecera y el resto de información almacenada, contiene una clara revisión de las técnicas de compresión y de los algoritmos principales asociados a estas técnicas. Algorithms for Image Processing and Computer Vision Autor: J. R. Parker. Editorial: John Wiley & Sons. Comentarios: libro con una eminente orientación práctica. Incluye algoritmos en código C++ para tratamiento de regiones texturadas, restauración y compresión, reconocimiento de caracteres, etc. Pattern Classification and Scene Analisis Autores: Richard O. Duda, Peter E. Hart. Editorial: John Wiley & Sons. Comentarios: texto fundamental para profundizar en el reconocimiento de patrones y la descripción de escenas. A pesar de su antigüedad (1973), las técnicas expuestas, sobre todo las estadísticas, siguen estando vigentes. Se echa en falta una referencia actualizada a los métodos más modernos de clasificación, como los basados en las máquinas de vectores de soporte y la lógica borrosa. Introductory Techniques for 3-D Computer Vision Autores: Emanuele Trucco, Alessandro Verri. Editorial: Prentice Hall. Comentarios: este libro constituye una guía práctica para la solución de problemas relacionados con la visión por computador. Para cada tema, proporciona una descripción teórica razonablemente completa, pero pone un énfasis especial en las soluciones prácticas, incluyendo algoritmos detallados fácilmente realizables mediante cualquier lenguaje de programación. D. Evaluación del alumno: - El rendimiento de los alumnos se evaluará mediante la calificación de un trabajo monográfico. - Los trabajos se realizarán en grupos de tres alumnos como máximo, que se establecerán según la afinidad de los alumnos con los temas propuestos. - La evaluación del trabajo monográfico se hará, cuando sea posible, a lo largo del curso, a través de reuniones periódicas del profesor con cada grupo. De estas reuniones se puede deducir si en un grupo unos alumnos trabajan más que otros, y si han enfocado su trabajo en la dirección adecuada. La calificación será individual, correspondiéndose a la calificación general del grupo modulada por las preguntas que en las reuniones periódicas formula el profesor, de forma individual, sobre el trabajo. - La asistencia y realización de las prácticas será obligatoria.

8 E. Observaciones: - Recomendaciones al alumno (calculadoras, tablas,...): - Incompatibilidades del Plan de Estudios: (En el caso de que la asignatura y titulación las tenga. Se pueden consultar en la Guía de la ETSII) - Página Web: