UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD VICERRECTORIA ACADEMICA Y DE INVESTIGACIÓN FORMATO DE SYLLABUS

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1 PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 1 de UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD VICERRECTORIA ACADEMICA Y DE INVESTIGACIÓN 1. INFORMACIÓN GENERAL DEL CURSO ESCUELA O UNIDAD: Escuela de Ciencias Básicas, Tecnologías e Ingenierías SIGLA: ECBTI NIVEL: Pregrado CAMPO DE FORMACIÓN: Disciplinar CURSO: TRATAMIENTO DE IMÁGENES CODIGO: TIPO DE CURSO: Metodológico N DE CREDITOS: 3 N DE SEMANAS: 16 CONOCIMIENTOS PREVIOS: Tratamiento Digital de Señales. Fundamentos en Matlab CONOCIMIENTOS QUE SE ESPERA DESARROLLEN LOS ESTUDIANTES: Reconocimiento y aplicación general de técnicas de mejoramiento de imágenes a través de la herramienta de Matlab. DIRECTOR DEL CURSO: Luis Martínez Santana Diseña: Luis Martínez Santana FECHA DE ELABORACIÓN: Diciembre 7 de 2015

2 PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 2 de DESCRIPCIÓN DEL CURSO: El curso de Tratamiento de imágenes hace parte del campo de formación Disciplinar y está dirigido al estudio de imágenes, adquisición, almacenamiento, procesamiento, filtros, segmentación, entre otros temas, que permiten orientar al conocimiento general de técnicas de mejoramiento de la imagen mediante fundamento teórico y práctico, haciendo uso de herramienta básica de MATLAB y tomando como estrategia didáctica el Aprendizaje basado en proyectos. El curso corresponde a tres (3) créditos académicos compuesto por tres (3) unidades para desarrollarse en 16 semanas las cuales comprenden: Unidad 1. Conceptos básicos asociados a la formación, representación, propiedades y almacenamiento de imágenes digitales. Unidad 2. Procesamiento digital de la imagen, basado en el mejoramiento mediante filtros en el dominio del tiempo y frecuencia. Unidad 3. Segmentación de imágenes, con el fin de separar objetos de interés del resto de la imagen mediante técnicas de detección de bordes, textura y contornos. Además, el estudiante encontrará los referentes bibliográficos necesarios para apoyar el aprendizaje, elementos multimedia y enlaces de apoyo que fortalecerán las competencias esperadas.

3 PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 3 de 1. INTENCIONALIDADES FORMATIVAS Propósito: creará una estructura de conocimiento que le permitirán adquirir, manipular, interpretar y almacenar imágenes. desarrollará habilidades en el procesamiento de imágenes manipuladas en el tiempo y la frecuencia, aplicando fundamentos teórico-prácticos utilizando como herramienta de software Matlab (MATrix LABoratory) fortalecerá técnicas de segmentación de imágenes mediante conceptos y ejemplos de algoritmos en Matlab Competencias generales del curso: reconoce y clasifica tipos de Imágenes, operaciones geométricas y almacenamiento de imágenes básicas para administrarlas en diferentes ámbitos. maneja y elije diferentes tipos de filtros como solución al mejoramiento de una imagen Digital. compara y ejecuta técnicas de separación de objetos de una imagen con el uso de Matlab

4 2. CONTENIDOS DEL CURSO PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 4 de Esquema del contenido del curso: TRATAMIENTO DE IMÁGENES FUNDAMENTOS DE LA IMÁGEN PROCESAMIENTO DE IMÁGENES SEGMENTACIÓN DE LA IMÁGEN Conceptos Básicos Filtros Bordes Formación De La Imágen Restauración Texturas Operaciones Básicas Umbralización

5 PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 5 de Nombre de la unidad Contenidos de aprendizaje Referencias Bibliográficas Requeridas UNIDAD 1 Fundamentos de la imagen. Conceptos Básicos 1. Introducción y definición de la imagen digital. 2. Representación Digital. 3. Etapas del procesamiento. Formación de las imágenes. 1. Tipos de Imagen. 2. Muestreo y Cuantificación. 3. Almacenamiento de Imágenes. Maria Petrou and Panagiota Bosdogiann. (2010). Image Processing: The Fundamentals. Baffis Lane, Chichester: John Wiley & Sons Ltd. Págs Recuperado de: Boris Escalante Ramírez. (2006). Procesamiento Digital de Imágenes. Recuperado de: Rafael Palacios Hielscher. (2003). Procesamiento Digital de Imágenes. Recuperado de: Luis González Pérez. (2005). Tecnologías de la Información: Edición de imágenes. Recuperado de: Jose Grimaldos. (2010). Tratamiento digital de imágenes: Capítulo 1. Preliminares. Recuperado de: Grupo de Topología Computacional y Matemática Aplicada. (2013).Compresión de imágenes. Recuperado de: Grupo de Topología Computacional y Matemática Aplicada. (2013). Introducción a las imágenes digitales. Recuperado de:

6 PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 6 de Referencias bibliográficas complementarias UNIDAD 2 Procesamiento de Imágenes Operaciones Básicas 1. Relaciones básicas entre Pixeles. 2. Operaciones geométricas. Representación de las imágenes y operaciones.(2008). Recuperado de: José Benítez. (2011). Transformaciones Geométricas. Recuperado de: Universidad Nacional de Quilmes. (2005). Comandos de MatLab utilizados para el procesamiento de imágenes.. Recuperado de: Jose Grimaldos. (2010). Tratamiento digital de imágenes: Capítulo 1. Preliminares. Recuperado de: Filtros 1. Procesamiento en el dominio del espacio y la frecuencia Restauración 1. Modelos de Ruido Maria Petrou and Panagiota Bosdogiann. (2010). Image Processing: The Fundamentals. Baffis Lane, Chichester: John Wiley & Sons Ltd. Págs Recuperado de: Maria Petrou and Panagiota Bosdogiann. (2010). Image Processing: The Fundamentals. Baffis Lane, Chichester: John Wiley & Sons Ltd. Págs Recuperado de:

7 PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 7 de Referencias bibliográficas complementarias Universidad Nacional de Quilmes. (2005). Comandos de MatLab utilizados para el procesamiento de imágenes.. Recuperado de: Wen Sant. Filtro box, gaussiano, máximo y mínimo, mediana en Matlab (2011). Video recuperado de: UNIDAD 3 Segmentación de Imágenes 1. Bordes 2. Texturas 3. Umbralización Roy Davies.(2000) IMAGE PROCESSING FOR THE FOOD INDUSTRY. Stria in Machine Perception and Artificial Intelligence VoL 37(2000).World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. Págs Págs Recuperado de: E+PROCESSING+FOR+THE+FOOD+INDUSTRY&hl=es&sa=X&ved=0ahUKEwibxe- Pm8_JAhXFWh4KHREiBAUQ6AEIGzAA#v=onepage&q=IMAGE%20PROCESSING%20FOR% 20THE%20FOOD%20INDUSTRY&f=false Referencias bibliográficas complementarias Chávez Vázquez Alberto, Segmentación de Imágenes Digitales. (2013) Universidad autónoma del Estado de México. Recuperado de :

8 3. ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 8 de Unidad Reconocimiento del Curso Contenido de Aprendizaje Entornos: *Información inicial *Conocimiento *Práctico *Aprendizaje colaborativo *Evaluación y seguimiento *Gestión del estudiante Competencia reconoce los elementos constitutivos del curso en AVA. Indicadores de desempeño Identifica los elementos constitutivos de los entornos de aprendizaje del curso Tratamiento de Imágenes Estrategia de Aprendizaje Actividad de tipo individual. N de Sem 2 Propósito Lograr que el estudiante explore el curso en entorno AVA, los contenidos del mismo y realizar un diagnóstico de los conocimientos previos que tiene los estudiantes. Evaluación Criterios de evaluación Pondera ción Reconocimiento y Pre-saberes: El estudiante reconoce el curso en AVA y sus contenidos 5% UNIDAD 1 Fundamentos de la imagen. Conceptos Básicos 1. Introducción y definición de la imagen digital. 2. Representación Digital. 3. Etapas del procesamiento. comprende los conceptos básicos de la imagen Digital, identifica los diferentes tipos de imágenes y sus características. se apropia de conceptos básicos de la imagen Digital su representación y sus aplicaciones Identifica y detalla los tipos de imagen digital haciendo uso de conceptos sobre muestreo y Aprendizaje basado en proyectos. En esta estrategia la actividad académica se desarrolla en torno a la discusión de un problema. La estrategia se desarrollará en 3 fases, las cuales se abordaran así: 5 Determinar la comprensión que el estudiante tiene de los Fundamentos de la imagen planteados en el curso. Incentivar al estudiante para 1. Comprende los conceptos, formación de imágenes y operaciones Básicas. Trabajo colaborativo: Discute y diseña dentro del grupo 20%

9 PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 9 de Formación de las imágenes. 1. Tipos de Imagen. 2. Muestreo y Cuantificación Operaciones Básicas 1. Relaciones básicas entre Pixeles. 2. Operaciones geométricas. 3.Almacenamient o de Imágenes conoce y entiende las diferentes operaciones geométricas y sus procesos de almacenamiento. cuantificación Identifica y manipula operaciones orientadas a imágenes mediante Matlab. Fase 1: Planteamiento desarrollo del proyecto, recopilación de información y área de aplicación. Fase 2: Estudio y análisis de las técnicas de mejoramiento de la imagen mediante investigación de filtros y ruidos Fase 3: Definición tipo de técnica de segmentación y diseño del algoritmo final en Matlab Para esta unidad se trabajará: Fase 1: Planteamiento desarrollo del proyecto, recopilación de información y área de aplicación. Actividad Individual Identificar conceptos de la imagen que soportan el desarrollo del proyecto. desarrollar trabajo en equipo. Incentivar la investigación y búsqueda de soluciones a problemas reales. el tipo de técnica que será posteriormente aplicado al proyecto

10 PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 10 de UNIDAD 2 Procesamiento de Imágenes Filtros 1. Procesamiento en el dominio del espacio y la frecuencia Restauración 1. Modelos de Ruido conoce e identifica los diferentes tipos de filtros y transformadas aplicadas al mejoramiento de la imagen tanto en dominio del espacio como en frecuencia conoce los tipos de ruido y aplica técnicas de mejoramiento para su eliminación. identifica las ventajas y detalla las características de los diferentes tipos filtros y es capaz de implementarlos en Matlab Lección evaluativa de los temas de la unidad 2 Aprendizaje basado en proyectos. Fase 2: Estudio y análisis de las técnicas de mejoramiento de la imagen mediante investigación de filtros, ruidos necesarios para el desarrollo del proyecto. (Tipo grupal). 5 Identificar si el estudiante diferencia filtros y ruidos en el procesamiento de imágenes haciendo uso de la herramienta de Matlab. entregará un informe de acuerdo a lo indicado en la guía integradora Unidad 2. El estudiante debe participar constantemente en el foro colaborativo. Trabajo individual desarrolla el ejercicio práctico planteado para la Unidad 2. Trabajo colaborativo: Discute y diseña dentro del grupo el tipo de técnica que será posteriormente aplicado al proyecto.. 25%

11 PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página 11 de UNIDAD 3 Segmentación de Imágenes Evaluación final 1. Bordes 2. Texturas 3. Umbralización Actividades en: Fase 1: Planteamiento desarrollo del proyecto, recopilación de información y área de aplicación. Fase 2: Estudio y análisis de las técnicas de mejoramiento de la imagen mediante investigación de filtros y ruidos Fase 3: Definición tipo de técnica de segmentación y diseño del algoritmo final en Matlab. analiza y separa objetos en una imagen digital mediante el uso de software matemático. genera un documento donde recolecta información del proyecto y un video explicando la solución aplicada al proyecto. contextualiza los conceptos de segmentación utilizando técnicas de detección de Bordes, texturas y umbralización haciendo de uso de Matlab realiza la presentación del proyecto final por medio de un video donde explica claramente como aplico los contenidos vistos en el curso Fase 3: Definición tipo de técnica de segmentación y diseño del algoritmo final en Matlab. (Tipo grupal) Aprendizaje basado en proyectos. La evaluación final desarrolla la fase de evaluación y acreditación. 4 2 reconoce las técnicas usadas para seleccionar objetos de una imagen digital Recopilar, organizar y publicar información relacionada con el desarrollo y solución del proyecto Trabajo colaborativo: Discute y diseña dentro del grupo el tipo de técnica y algoritmo aplicado al proyecto. 25% 25%

12 4. ESTRUCTURA DE EVALUACIÓN DEL CURSO PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS PÁGINAS: Página de Tipo de evaluación Ponderación Puntaje Máximo Autoevaluación Formativa Coevaluación Formativa Activación de Reconocimiento 5% 25 Actividades Unidad 1 20% 100 Individual-10% Trabajo Colaborativo-10% Actividades Unidad 2 25% 5 Heteroevaluación Individual-15% Trabajo Colaborativo-10% Actividades Unidad 3 25% 5 Individual-15% Trabajo Colaborativo-10% Proyecto Final 25% 5 Total 100% 500 puntos