PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES Nombre de la materia: Procesamiento Digital de Imágenes Profesor: Dr. Wilfrido Gómez Flores Número de horas: 60 horas (4 horas semanales). Sitio web: http://www.tamps.cinvestav.mx/~wgomez/teaching.html OBJETIVO El curso de Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) está enfocado a introducir los conceptos básicos teóricos y prácticos asociados con el procesamiento de imágenes bidimensionales. Los siguientes tópicos principales son cubiertos: fundamentos de la imagen, mejoramiento de contraste, filtrado espacial y en frecuencia, morfología matemática y segmentación. Al completar el curso el estudiante será capaz de aplicar los conceptos aprendidos en problemas reales, así como comprender textos avanzados de investigación en el campos de procesamiento de imágenes. TEMARIO 1. Introducción a MATLAB 1.1. Herramientas de escritorio 1.1.1. Ambiente de trabajo 1.1.2. Editor/Debugger 1.1.3. Ayuda de MATLAB 1.2. Operadores y funciones básicas 1.3. Manipulación de vectores y matrices 1.3.1. Direccionamiento de vectores y matrices 1.3.2. Operaciones matriciales básicas 1.3.3. Funciones básicas para el análisis de matrices 1.4. Archivos.m y construcción de funciones 1.5. Creación de interfaces gráficas con GUIDE 2. Fundamentos de la imagen digital 2.1. Breve historia del procesamiento digital de imágenes 2.2. Aplicaciones potenciales 2.3. Concepto de imagen 2.4. Adquisición de imágenes 2.5. Muestreo y cuantificación 2.5.1. Imágenes en escala de grises 2.5.2. Imágenes a color y modelos de color 2.5. Formato de imágenes 2.5.1. Profundidad del color 2.5.2. Compresión 2.5.3. Tipos de gráficos 1
2.5.4. Formatos de almacenamiento 2.6. Relaciones básicas entre píxeles 2.6.1. Operaciones interpíxeles 2.6.2. Operaciones artimético-lógicas 2.6.3. Vecindad 2.6.4. Conectividad 2.6.5. Etiquetado 2.6.6. Métricas 2.7. Transformaciones geométricas de la imagen 2.7.1. Transformaciones básicas 2.7.2. Coordenadas homogéneas 2.7.3. Transformaciones compuestas 2.8. Interpolación de imágenes 2.8.1. Interpoladores básicos 2.8.2. Otros tipos de interpoladores 3. Transformadas básicas de la imagen 3.1. Transformada de Fourier 3.1.1. Transformada continua de Fourier (1D y 2D) 3.1.2. Transformada discreta de Fourier (1D y 2D) 3.1.3. Transformada rápida de Fourier 3.2. Convolución 3.1. Convolución continua (1D y 2D) 3.2. Convolución discreta (1D y 2D) 3.3. Teorema de convolución 3.3. Otras transformadas de la imagen separables 3.3.1. Transformada Hadamard 3.3.2. Transformada Walsh 3.3.3. Transformada del coseno 4. Mejoramiento de la imagen 4.1. Fundamentos 4.1.1. Métodos en el dominio espacial 4.1.2. Métodos en el dominio de la frecuencia 4.2. Transformaciones de intensidad simples 4.2.1. Normalización 4.2.2. Negativos 4.2.3. Compresión del rango dinámico 4.2.4. Corrección gamma 2
4.2.5. Transformaciones lineales por partes 4.3. Procesamiento del histograma 4.3.1. Ecualización del histograma 4.3.2. Ecualización adaptativa del histograma 4.3.3. Ecualización adaptativa del histograma limitada por contraste 4.4. Mejora local 4.5. Sustracción de imágenes 4.6. Promediado de imágenes 4.7. Técnicas difusas (Fuzzy) 4.8. Restauración de imágenes por deconvolución 5. Filtrado de imágenes 5.1. Tipos de ruido en imágenes 5.2. Filtrado espacial 5.2.1. Fundamentos 5.2.2. Filtros suavizantes 5.2.2.1. Filtro espacial pasa bajas (Gaussiano) 5.2.2.2. Filtro promedio 5.2.2.3. Filtro mediana y mediana híbido 5.2.2.4. Filtro espacial de Gabor 5.2.3. Filtros realzantes 5.2.3.1. Filtro espacial pasa altas 5.2.3.2. Filtrado high-boost 5.2.3.3. Filtro de difusión anisotrópico 5.2.4. Detección de bordas 5.2.4.1. Roberts 5.2.4.2. Prewitt 5.2.4.3. Sobel 5.2.3.4. Laplaciano 5.2.3.5. Laplaciano del Gaussiano 5.2.3.6. Diferencias de Gaussianas 5.2.4.7. Canny 5.2.4.8. Máscaras direccionales 5.3. Filtrado en el dominio de la frecuencia 5.3.1. Fundamentos 5.3.2. Filtro suavizantes 5.3.2.1. Ideal 5.3.2.2. Butterworth 5.3.2.3. Gaussiano 3
5.3.3. Filtros realzantes 5.3.3.1. Ideal 5.3.3.2. Butterworth 5.3.3.3. Gaussiano 5.3.3.4. Laplaciano 5.3.3.5. High-boost 5.3.4. Filtro homomórfico 6. Análisis morfológico 6.1. Fundamentos 6.2. Erosión y dilatación 6.3. Apertura y cerradura 6.4. Gradientes morfológicos 6.5. Operadores por reconstrucción 6.6. Esqueletos 7. Segmentación de imágenes (Umbralado) 7.1. Fundamentos 7.1. Umbralado global óptimo 7.1.1. Prewitt I y II 7.1.2. Rosenfeld 7.1.3. Tsai 7.1.4. Huang 7.1.5. Kapur 7.1.6. Otsu 7.1.7. Ridler 7.1.8. Kittler I y II 7.2. Umbralado local adaptativo 7.2.1. Niblack 7.2.2. Sauvola 7.2.3. Bernsen 7.2.4. White 7.2.5. Eikvil 7.2.6. Kamel 7.2.7. Parker 7.2.8. Palumbo 7.2.9. Wellner 7.2.10. Yasuda 4
BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 1. Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image Processing, 3rd. Edition, Prentice Hall, 2008. ISBN: 9780131687288 2. Rafael C. González, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins, Digital Image Processing Using MATLAB, 2nd. Edition, Gatesmark Publishing, 2009. ISBN: 9780982085400 3. Pierre Soille, Morphological Image Analysis. Principles and Applications, 2nd. Edition, Springer- Verlag, 2004. ISBN: 3-540-42988-3. 5