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VISIÓN COMPUTACIONAL Escuela Superior de Ciencias Experimentales y
Tecnología
Descripción: Estudios: Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Asignatura: Visión Computacional Curso: 3º (1er cuatrimeste) Carácter: Materia Optativa cuatrimestral Créditos: 4,5 (3T + 1,5P) Profesor: José Francisco Vélez Serrano - jose.velez@urjc.es Horario de tutorias: Lunes y Martes de 11:00 a 13:00 o en cualquier momento previa cita por mail. Tablón: Existe un tablón donde se publicarán noticias relacionadas con la asignatura. Prácticas: Dos prácticas durante el curso a entregar antes del examen de Diciembre o Mayo que suponen 20 % de la nota final de la asignatura. Nota Final: La nota final de la asignatura depende en un 20% de la nota sacada en cada una de las dos prácticas y en un 80% de la nota de un examen final. Siendo necesario tener un 4 como mínimo en cada una de las prácticas y en el examen. Descripción: La asignatura se plantea como un primer curso de procesado de imágenes bidimensionales con aplicaciones al reconocimiento. En la asignatura se estudian las fases típicas de un sistema de reconocimiento: adquisición y representación de las imágenes, realzado y filtrado, segmentación, cálculo de características discriminantes y reconocimiento. Se dedica además un tema al estudio del procesado digital de imágenes mediante técnicas de morfología matemática. En la parte final de la asignatura se cubren aspectos introductorios sobre el procesado de imágenes tridimensionales. Esta materia precisa de una componente experimental importante que queda cubierta con la realización de prácticas.
¡¡ AVISO IMPORTANTE !!Debido a la desaparición de la titulación a la que pertenece esta asignatura, ya no se imparten clases magistrales de Visión Computacional. Afortunadamente, el libro "Vision por Computador" sigue el temario de la asignatura con exactitud, pues dicho libro lo crearon los profesores de la asignatura a partir de la propia asignatura. Es por ello que se recomienda al alumno de la asignatura que la estudie mediante la lectura ordenada del libro completo. Además, el alumno podrá consultar al profesor las dudas que le surjan en el horario de tutorías establecido. Existen numerosos ejemplares del libro en la biblioteca, o si se prefiere puede descargarse una versión actualizada en formato PDF. Las consultas comunes, así como el material complementario que se precise aparecerá en el tablón de la asignatura. Las dos prácticas obligatorias necesarias para aprobar la asignatura también aparecerán en el tablón. Sus fechas de publicación serán: finales de Septiembre y de Octubre respectivamente. En un enlace que hay al final del mismo tablón se puede acceder al tablón del año anterior, y así sucesivamente. En estos tablones se pueden encontrar, entre otros recursos, noticias, consultas, examenes y prácticas de años anteriores. Es aconsejable que el alumno realice una primera entrevista con el profesor durante Septiembre (en horario de tutorías) para conocerse y aclarar cualquier cuestión que considere oportuna. Temario:
1.- Introducción al procesado digital de imágenes. (transparencias)
2.- Adquisición y representación de imágenes. (transparencias) 3.- Filtrado y realzado de Imágenes. 4.- Análisis de imágenes: Segmentación. 5.- Análisis de imágenes: Reconocimiento. 6.- Introducción a la morfología matemática. 7.- Visión computacional tridimensional. Bibliografía Básica: ■ J. Vélez, B. Moreno, A. Sánchez, J.L. Esteban, "Visión por Computador", 2ª Edición, 2007. ■ R.C. Gonzalez y R.E. Woods, "Digital Image Processing", 3ª Edición ,Addison-Wesley, 2007. ■ D. Maravall, "Reconocimiento de Formas y Visión Artificial", Ed. Ra-ma, 1993. Bibliografía Complementaria: ■ G.A. Baxes, "Digital Image Processing: Principles and Practice", J. Wiley & Sons, 1994. ■ K.R Castelman, "Digital Image Processing", Prentice-Hall, 1996. ■ A.K. Jain, "Fundamentals of Digital Image Processing", Prentice-Hall Internacional, 1989. ■ J. González Jiménez, "Visión por Computador", Ed. Paraninfo, 2000. ■ R. Jain, R. Kasturi y B.G. Schunck, "Machine Vision", McGraw-Hill, 1995.
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