1. Facultad de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica
Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(ET410)
Sesión: 0
Ing. José C. Benítez P.

2. CAPITULO 0. Temas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
 Datos
 Objetivos
 Resumen
 Metodología
 Evaluación
 Bibliografía
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 2

3. CAPITULO 0. Temas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
 Datos
 Objetivos
 Resumen
 Metodología
 Evaluación
 Bibliografía
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 3

4. Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
ESPECIALIDAD: Ing. Mecatronica
CICLO: Decimo
CREDITOS: 04
AÑO: Quinto
HORAS/SEMANA: T2/P2
REGIMEN: Obligatorio
EVALUACION: Tipo F
PROFESOR: Ing. José Benítez P.
jcbenitezp@gmail.com
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5. CAPITULO 0. Temas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
 Datos
 Objetivos
 Resumen
 Metodología
 Evaluación
 Bibliografía
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 5

6. Objetivos
OBJETIVOS GENERALES
Desarrollar en el estudiante la lógica
aplicada a la resolución de problemas a
partir del conocimiento de la Visión
Artificial.
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7. Objetivos
OBJETIVOS ESPECIFICOS
Conocimientos:
• Conocer las características básicas de un sistema de visión
artificial partir de sus especificaciones, y sus posibles
aplicaciones.
• Con base en el funcionamiento de los sistemas de visión
artificial, plantear diferentes alternativas de diseño e
implementación a problemas de ingeniería.
Habilidades y destrezas:
• Configuración y manejo de sistemas de visión artificial a
través de simuladores como base para la construcción y
diagnostico de sus aplicaciones.
• Problemas que puede solucionar: Referenciado a sistemas
de visión artificial de un primer nivel.
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8. CAPITULO 0. Temas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
 Datos
 Objetivos
 Resumen
 Metodología
 Evaluación
 Bibliografía
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 8

9. Resumen
 Fundamentos biológicos de la visión.
 Tipos de visión: Diferentes casos.
 Técnicas experimentales en visión.
 Visión Biológica comparada con cámaras y sensores
VLSI ópticos.
 Límites teóricos del procesamiento de señales en
ojos y cámaras.
 Introducción de la aplicabilidad de la transformada
de Fourier y del teorema de muestreo a la visión
biológica y artificial .
 Prueba experimental de los Límites teóricos.
 Fototransducción.
 Organización de lo fotoreceptores en retina de
primates y procesamiento de las capas de la retina.
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 9

10. Resumen
 Adaptabilidad y control de la ganancia en visión.
 Detección de características y nivel bajo de
procesamiento.
 Codificación y representación.
 Visión estereoscópica.
 Percepción del movimiento.
 Percepción del color.
 Atención visual.
 Percepción de la forma y análisis de escena.
 Reconocimiento de objetos.
 Reorientación de la atención visual.
 Realidad virtual y robótica.
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 10

11. Resumen
SUMILLA
2. Fundamentos biológicos de la visión.
3. Tipos de visión: Diferentes casos.
4. Técnicas experimentales en visión.
5. Visión Biológica comparada con cámaras y sensores VLSI ópticos.
6. Límites teóricos del procesamiento de señales en ojos y cámaras.
7. Introducción de la aplicabilidad de la transformada de Fourier y del
teorema de muestreo a la visión biológica y artificial .
8. Prueba experimental de los Límites teóricos.
9. Fototransducción.
10. Organización de lo fotoreceptores en retina de primates y
procesamiento de las capas de la retina.
EXAMEN PARCIAL
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 11

12. Resumen
SUMILLA
2. Adaptabilidad y control de la ganancia en visión.
3. Detección de características y nivel bajo de procesamiento.
4. Codificación y representación.
5. Visión estereoscópica.
6. Percepción del movimiento. Percepción del color.
7. Atención visual. Percepción de la forma y análisis de escena.
8. Reconocimiento de objetos.
9. Reorientación de la atención visual.
10. Realidad virtual y robótica.
EXAMEN FINAL
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13. CAPITULO 0. Temas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
 Datos
 Objetivos
 Resumen
 Metodología
 Evaluación
 Bibliografía
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14. Metodología
METODO DE ENSEÑANZA – APRENDIZAJE
• Exposición en clase utilizando los medios
disponibles.
• Desarrollo de ejercicios en clase, con base en el
tema expuesto.
• Demostración de los conceptos utilizando un
simulador y el MatLab.
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15. CAPITULO 0. Temas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
 Datos
 Objetivos
 Resumen
 Metodología
 Evaluación
 Bibliografía
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16. Sistema de Evaluación
 Sistema de Evaluación:
 Tarea y Evaluación Personal (10)
 Laboratorios (09)
E
P1 + P 2 + P3 + PTEP + PLab
PP =
 Practicas calificadas (05) 5
 Examen Parcial
 Examen Final ExP + ExF + PP
PF =
 Examen Sustitutorio 3
Nota:
 Se elimina una sola practica calificada (4/5).
 Los Tareas y Laboratorios se presentan escrito (papel) y
en digital (USB).
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17. CAPITULO 0. Temas
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
 Datos
 Objetivos
 Resumen
 Metodología
 Evaluación
 Bibliografía
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 17

18. Bibliografía
• R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing;
Addison-Wesley, 2007.
• N. Efford; Digital image processing: A practical introduction
using JAVA; Addison-Wesley, 2000.
• R. C. González, R. E. Woods, S. L. Eddins; Digital image
processing using MATLAB; Prentice Hall, 2004.
• J. R. Parker; Algorithms for image processing and
computer vision; Wiley, 1997.
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 18

19. Recursos web
1. http://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Portada
2. http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
3. http://www.cs.hmc.edu/~fleck/computer-vision-handbook/
4. http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/Book/
5. http://research.microsoft.com/en-us/groups/vision/
6. http://computervision.wikia.com/wiki/Main_Page
7. http://www.dccia.ua.es/vasi/
8. http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/es/nid/2290
9. http://ccc.inaoep.mx/~esucar/vision.html
10. http://www.escet.urjc.es/~visionc/
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 19

20. Tarea 01
• Realizar los mapas semántico y/o mapas conceptuales de
todo el contenido de la Diapositiva de la Sesión 1.-
Introducción a la Visión Artificial.
• Adjuntar fuentes que le han ayudado a consolidar la tarea.
Presentación:
•Impreso y en USB el desarrollo de la tarea.
•Los mapas semánticos se deben hacer en PowerPoint y los mapas
conceptuales en CMapTools.
•En USB adjuntar las fuentes (05 PDFs, 05 PPTs y 01 Video.).
•La fuente debe provenir de una universidad.
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 20

21. Presentación
 Todas las fuentes deben presentarse en formato digital
(USB), dentro de una carpeta que lleve las iniciales del curso,
sus Apellidos, guion bajo y luego el numero de la Tarea.
Ejemplo:
PDIVA_BenitezPalacios_T1
 La fuente debe conservar el nombre original y agregar _tema.
 Las Tareas que no cumplan las
indicaciones no serán recepcionados
por el profesor.
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial - Prof. Ing. José C. Benítez P. 21

22. Agradecimiento
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 22