PROCESAMIENTO DE IMAGENES

Programa del Cursos

Descripción

El campo del Análisis o Procesamiento de Imágenes está compuesto por un sinnúmero de áreas de investigación tales como: adquisición, compresión, segmentación, registro, restauración, seguimiento, etiquetado, reconocimiento de patrones, y otras. En este curso se estudiarán los fundamentos teóricos básicos que son aplicados en cada una de estas áreas ligadas al Análisis o Procesamiento de Imágenes.

Objetivo General

  • Estudiar los fundamentos teóricos básicos que son aplicados en el área de Análisis o Procesamiento de Imágenes.

Objetivos Específicos

  • Ser capaz de procesar imágenes digitales, tanto en el espacio como en el dominio de la frecuencia, para extraer información o características relevantes de ellas.
  • Ser capaz de corregir o restaurar imágenes digitales para disminuir algunas distorsiones o efectos indeseados.
  • Ser capaz de analizar imágenes digitales de tal forma de aislar objetos relevantes, e identificar la presencia de algunas formas conocidas básicas.

Contenido

Bibliografía

Tanto el trabajo en clases, como las tareas y el proyecto tienen una alta componente práctica. En las tareas, lo/as alumno/as reciben enunciados con problemas prácticos y basándose en la teoría vista en clase deben escribir programas en Matlab (o en algún lenguaje similar) para resolverlos. Asociada a cada tarea existe un examen corto en el que se evalúa el aprendizaje de la materia comprendida en la tarea. Para pasar el curso es necesario que: 1) la asistencia sea mayor que 75%, 2) el promedio de tareas sea mayor que 4.0, y 3) la nota de proyecto sea mayor que 4.0.

  • R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, third edition, Prentice Hall, 2008.
  • D. Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: a Modern Approach, Prentice Hall, 2003.
  • D. Mery, Computer Vision for X-ray Testing, Springer, 2015.
  • W. Pratt, Digital Image Processing, John Wiley & Sons, 4th edition, 2007.
  • J. Russ, The Image Processing Handbook, 5th edition, CRC Press, 2007.
  • C. Solomon and T. Breckon, Fundamentals of Digital Image Processing: A practical approach with examples in Matlab, Wiley-Blackwell, 2011.
  • Artículos seleccionados de las revistas: IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. on Image Processing así como de los Proceedings of International Conferences on Image Processing, Computer Vision and Pattern Recognition. 

Evaluación

  • Participación 10%
  • Trabajo en clases 10%
  • 3 tareas 50%
  • Proyecto 30% 

Código de Honor e Integridad Académica

Este curso adscribe el Código de Honor establecido por la Escuela de Ingeniería el que es vinculante. Todo trabajo evaluado en este curso debe ser propio. En caso de que exista colaboración permitida con otros estudiantes, el trabajo deberá referenciar y atribuir correctamente dicha contribución a quien corresponda. Como estudiante es su deber conocer la versión en línea del Código de Honor  (http://ing.puc.cl/codigodehonor). Además, los estudiantes de este curso declaran conocer Política de Integridad Académica del Departamento de Ciencia de la Computación.