Introducción al Procesamiento Digital de Imágenes

Universidad Nacional de General Sarmiento
En Buenos Aires

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48044... Ver más

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  • Especialidad
  • Buenos aires
  • 36 horas de clase
Descripción

Introducir los elementos que permitan comprender la generación, composición y análisis de las imágenes. Introducir los elementos para que el alumno pueda tomar decisiones sobre interpretación y análisis automático de imágenes para diferentes aplicaciones. Manejar la literatura relevante en el área. Implementar algoritmos de todos los temas incluídos.
Dirigido a: El curso está destinado a alumnos de postgrado, egresados de carreras relativas a la informática, matemática o ingeniería. Es necesario tener conocimientos previos de programación en cualquier lenguaje estructurado. Es conveniente, pero no excluyente haber cursado una materia relativa a Métodos Numéricos

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Buenos Aires
J. M. Gutierrez 1150 (entre José León Suarez y Verdi), 1613, Buenos Aires, Argentina
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Temario

PRESENTACIÓN

Introducción

El curso trata sobre las herramientas teóricas y prácticas que se utilizan en tratamiento y análisis de imágenes digitales, orientadas a diversas aplicaciones como robótica, seguridad, diagnóstico médico, estudio del medioambiente, climatología, etc.
La materia consiste básicamente en el estudio y desarrollo de algoritmos para procesar imágenes, ya sea para restauración y eliminación de ruido como detección de bordes, segmentación y clasificación.

TEMARIO
1. Percepción y detección de imágenes:

  • Introducción.
  • Fisiología de la Visión humana.
  • Cámaras.
  • Propiedades.
  • Resolución y visualización.

    2. Imágenes Digitales:

  • Conceptos, digitalización y representación.
  • Vecindad.
  • Convolución.

    3. Análisis y Tratamiento de imágenes Digitales:

  • Apertura, despliegue modificación y almacenado de Imágenes.
  • Formatos.
  • Mejora de la imagen por medio de operaciones puntuales, negativo, aumento del contraste, compresión del rango dinámico, fraccionamiento de niveles de gris, umbralización, umbralización con histéresis.

    4. Segmentación de Imágenes:

  • Detección de discontinuidades.
  • Bordes y Limites.
  • Filtros de Imagen.
  • Ruido.
  • Suavizado del ruido.
  • Difusión istrópica y anisotrópica.
  • Transformada de Hough.
  • Segmentación basada en regiones.
  • Propiedades estadísticas de los datos.
  • Segmentación basada en contornos.
  • Técnicas básicas de contornos activos.