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SÍLABO WEE2 PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y VISION ARTIFICIAL
2014-2
1. DATOS GENERALES
Facultad:
Ingeniería de Sistemas y Electrónica
Carrera:
Ingeniería Mecatrónica
Número de créditos:
03
Coordinador:
Alberto Alvarado Rivera
Requisitos:
WEE0 Procesamiento digital de señales
2. FUNDAMENTACIÓN
Esta asignatura permite al estudiante aprender las técnicas matemáticas de procesamiento espacial de imágenes. Asimismo podrá conocer los conceptos de imágenes estereoscópicas, segmentación y reconocimiento de objetos, que le permitirán aplicarlo en los diferentes campos de la ingeniería como el control de calidad en procesos industriales, reconocimiento de patrones en el sector médico entre otras aplicaciones.
3. SUMILLA
El curso inicia con una introducción al procesamiento digital de imágenes, las aplicaciones actuales y técnicas de iluminación básicas para un posterior análisis. Asimismo, las transformaciones básicas a nivel de pixel, ecualización del histograma, transformaciones morfológicas. Suavizado y detección de contornos, técnicas de segmentación y de reconocimiento de objetos. Conceptos y aplicaciones de la visión estereoscópica.
4. LOGROS DE APRENDIZAJE
a) El alumno brindará soluciones usando las principales técnicas matemáticas de procesamiento espacial en imágenes digitales
b) El alumno conocerá los conceptos de visión estereoscópica para aplicarlos en la solución de diversos problemas de ingeniería.
5. CONTENIDOS
Introducción al procesamiento digital de imágenes.
Semana 01
Captura y técnicas de iluminación. Tipos de imágenes digitales. Modelos de Color
Semana 02
Transformaciones básicas a nivel espacial - 1era parte
Semana 03
Transformaciones básicas a nivel espacial – 2da parte
Semana 04
Manipulación y Ecualización del Histograma.
Semana 05
Transformaciones morfológicas.
Semana 06
Transformaciones morfológicas.
Semana 07
Transformaciones geométricas.
Semana 08

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Técnicas de suavizado de imágenes.
Semana 09
Técnicas de detección de contornos.
Semana 10
Técnicas de segmentación.
Semana 11
Reconocimiento de patrones. Detección de regiones.
Semana 12
Conceptos de visión estereoscópicas.
Semana 13
Aplicaciones de visión estereoscópica.
Semana 14
6. METODOLOGÍA
El curso se realiza desde el enfoque teórico y práctico. El enfoque teórico comprende actividades individuales (exposición, explicación y solución de problemas), promoviendo la participación activa de los estudiantes a través del diálogo permanente, a fin de consolidar el aprendizaje de los temas.
El enfoque práctico se desarrolla por medio de experiencias en el laboratorio con la ayuda de instrumentos y el uso de componentes o módulos que permiten realizar la demostración de los temas tratados.
7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
El promedio final del curso será:
Nota: Sólo se podrá rezagar el Examen Final. El examen rezagado incluye los contenidos de todo el curso. No se elimina ninguna práctica calificada. La nota mínima aprobatoria es 12 (doce).
8. FUENTES DE INFORMACIÓN
Bibliografía base: PAJARES GONZALO Y DE LA CRUZ JESÚS. Visión por computador. Imágenes Digitales y aplicaciones. 2012 OLLERO ANÍBAL. Robótica Manipuladores y Robots Móviles. Edición 2010
Bibliografía complementaria: Fu K. S, González R. C. y Lee C. S. G. Robótica, Control, Detección, Visión e inteligencia. 2010 Jain Anil. Fundamentals of Digital Image Processing. 2010
9. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES
0.1PC1 + 0.1PC2 + 0.2PC3 + 0.2PL + 0.4EF
PC1 es Práctica Calificada Grupal de 4 Estudiantes
PC2 y PC3 son Prácticas Calificadas Individuales
PL es Promedio de Laboratorios Calificados ([LC1 + LC2 + LC3] / 3)
EF es Examen Final

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Semana
Contenidos o temas
Actividad
Semana 1
Introducción al procesamiento digital de imágenes. Aplicaciones y ejemplos en diferentes sectores.
El alumno entiende de la importancia del procesamiento de imágenes digitales
Semana 2
Captura y técnicas de iluminación. Tipos de imágenes digitales. Modelos de Color: RGB, HSV, CMYk, YCrCb.
El alumno conoce los tipos de imágenes y modelos de color.
Semana 3
Transformaciones básicas a nivel espacial: Conversión de color a gris. Negativo
El alumno conoce las transformaciones básicas de color a gris.
Semana 4
Transformaciones básicas a nivel espacial: Binarización. Operación de Zoom. Umbral en imágenes. Transformaciones Lógicas.
El alumno conoce las transformaciones básicas a nivel espacial. Práctica Calificada 1.
Semana 5
Manipulación y Ecualización del Histograma. Brillo, contraste y corrección gamma.
El alumno conoce la manipulación y ecualización del histograma. Práctica de Laboratorio No1-Grupo A. El grupo B realiza tarea domiciliaria
Semana 6
Transformaciones morfológicas: Dilatación y erosión para imágenes grises.
El alumno entiende de las transformaciones morfológicas. Práctica de Laboratorio No1- Grupo B. El grupo A realiza tarea domiciliaria
Semana 7
Transformaciones morfológicas: Dilatación y erosión para imágenes binarias, apertura y cerradura para imágenes grises y binarias. Llenado y detección de regiones.
El alumno entiende de las transformaciones morfológicas.
Semana 8
Transformaciones geométricas: Desplazamiento, rotación y transformaciones arbitrarias, a partir de la reubicación de los pixeles de la imagen.
El alumno entiende de las transformaciones geométricas.
Semana 9
Técnicas de suavizado de imágenes. Filtrado lineal y no lineal.
El alumno analiza las técnicas de suavizado y filtrado para imágenes
Práctica Calificada No2
Semana 10
Técnicas de detección de contornos. Operadores de Sobel, Canny y Prewitt
El alumno implementa algoritmos para la detección de contornos. Práctica de Laboratorio No2-Grupo A. El grupo B realiza tarea domiciliaria

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Semana 11
Técnicas de segmentación. Detección de puntos y líneas. Uso de la transformada de Hough.
El alumno implementa algoritmos de técnicas de segmentación. Práctica de Laboratorio No2-Grupo B. El grupo A realiza tarea domiciliaria
Semana 12
Reconocimiento de patrones. Detección de regiones. Representación de polígonos y esqueletos. Descriptores de Fourier
El alumno conoce las técnicas de reconocimiento de patrones. Práctica Calificada 3.
Semana 13
Conceptos de visión estereoscópicas. Modelo de cámara. Calibración de cámaras. Formación de imágenes en estéreo
El alumno conoce de los conceptos de visión estereoscópica.
Práctica de Laboratorio No3-Grupo A.
El grupo B realiza tarea domiciliaria
Semana 14
Aplicaciones de visión estereoscópica. Reconocimiento de objetos en 3D. Proyección 3D a 2D. Captura tridimensional de objetos
El alumno conoce de las aplicaciones de la visión estereoscópica.
Práctica de Laboratorio No3-Grupo B. El grupo A realiza tarea domiciliaria
Semana 15
Examen Final
FECHA DE ACTUALIZACIÓN: 23/04/2014.