UMH - PROCESAMIENTO DE IMÁGENES

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PROCESAMIENTO DE IMÁGENES

Asignatura

Código: 4363

Titulación: Máster Universitario en Robótica

Escuela Politécnica Superior De Elche

Curso: Curso 1 de Máster Universitario en Robótica

Semestre: 1

Tipo: Obligatoria

Idioma: Castellano

ECTS: 4,5

Teoría: 3

Práctica: 1,5

Horas: 112.5

Dirigidas: 45

Compartidas: 12

Autónomas: 55.5

Materia: Procesamiento de Imágenes

Módulo: Percepción en Robótica

Contenido asociado

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Descripción

Se introducen los conceptos fundamentales para comprender la adquisición de imágenes digitales y el procesamiento de imágenes en el campo de la Visión por Computador. Presenta el problema de la clasificación en contexto de la visión por computador, planteado las etapas fundamentales de un sistema de reconocimiento de imágenes.

Profesorado

Nombre	Responsable	Teoría	Práctica
PAYA CASTELLO, LUIS	■	■	■
JIMENEZ GARCÍA, LUIS MIGUEL		■	■

Interés profesional

Los conocimientos de Visión por Computador proporcionan al alumno competencias específicas para su futura actividad profesional, capacitándolo para la resolución de problemas reales de inspección industrial automatizada, mediante el diseño y aplicación algoritmos para extracción de información, descripción y reconocimiento a partir de imágenes digitales

Competencias y resultados de aprendizaje

Competencias Generales

Capacidad para trabajar en equipo y de forma interdisciplinar.
Habilidades para aplicar el razonamiento crítico.
Habilidades de investigación y generación de nuevas ideas.
Aprendizaje autónomo. Capacidad de aprender autónomamente dentro del campo científico y tecnológico relacionado con la robótica.
Capacidad para la organización y planificación de proyectos en el ámbito de la robótica.
Capacidad de gestión, análisis, síntesis y actualización de la información.
Capacidad para aplicar los conocimientos en la práctica.

Competencias Específicas

Capacidad para analizar y seleccionar sistemas de captación de imágenes aplicados a la visión por computador.
Capacidad para diseñar y aplicar algoritmos para extracción de información, descripción y reconocimiento a partir de imágenes digitales.

Objetivos (resultados de aprendizaje)

Estudiar los fenómenos involucrados en la captación de imágenes en un sistema de visión por computador.
Conocer las características básicas de una imagen digital.
Entender las transformaciones en imágenes digitales tanto en el dominio espacial como frecuencial
Aplicar algoritmos para la reducción de ruido en imágenes digitales.
Conocer las técnicas para la extracción de información de la imagen (bordes, esquinas, regiones).
Estudiar los algoritmos de segmentación y descripción de regiones en imágenes digitales
Introducir al alumno el problema de la clasificación en el contexto de la visión por computador.
Aplicar de manera práctica los conceptos vistos en teoría al análisis de imágenes digitales reales.
Conocer el uso de aplicaciones y librerías de procesamiento de imágenes para implementar sistemas de visión por computador.

Contenidos

Unidades didácticas

Bibliografía Básica

Bibliografía Complementaria

Enrique Alegre, Gonzalo Pajares y Arturo de la Escalera. "Conceptos y Métodos en Visión por Computador ". Comité Español de Automática 2016.
Forsyth, David A. Ponce, Jean. "Computer vision a modern approach". Upper Saddle River [New Jersey] Prentice Hall cop. 2003.
Bishop, Christopher M. "Pattern recognition and machine learning". New York Springer 2006.
Mitchell, Tom M. "Machine Learning". New York McGraw-Hill cop 1997.

Enlaces

Metodología y evaluación

Metodología

Aprendizaje basado en problemas: Desarrollar aprendizajes activos a través de la resolución de problemas que fomenten en el estudiante el pensamiento y/o experimentación, así como la toma de decisiones.
Aprendizaje orientado a proyectos: Realización de un proyecto para la resolución de un problema, aplicando aprendizajes adquiridos y fomentando habilidades relacionadas con la planificación, diseño, realización de actividades y obtención de conclusiones.
Expositivo/Lección magistral: Transmitir conocimientos y activar procesos cognitivos en el estudiante, implicando su participación.
Resolución de ejercicios y problemas: Ejercitar, ensayar y poner en práctica los conocimientos previos mediante la repetición de rutinas.

Evaluación

La calificación final se obtendrá a partir de las siguientes pruebas:
- Prácticas (10%)
- Trabajo (20%)
- Examen final (70%): Estará formado por dos partes:
* Parte 1 Test (50%): Cada respuesta errónea resta 1/4 del valor de cada pregunta.
* Parte 2: Cuestiones teóricas (50%). La valoración de cada cuestión se indica en el examen.

Características de la prueba de evaluación

No aplica

Criterios de corrección

- Examen final : Estará formado por dos partes:
* Parte 1 Test (50%): Cada respuesta errónea resta 1/4 del valor de cada pregunta.
* Parte 2: Cuestiones teóricas (50%). La valoración de cada cuestión se indica en el examen.

Requisitos adicionales

Identificación, Bolígrafo, lápiz, calculadora no programable

Nota: no se permite el uso de dispositivos móviles ni calculadoras programables

Estudios: PROCESAMIENTO DE IMÁGENES