CURSO: PROCESAMIENTO AVANZADO DE IMAGENES
TRADUCCION: ADVANCED IMAGE PROCESSING
SIGLA: IEE3784 - IIC3783
CRÉDITOS: 10
MÓDULOS: 02
CARÁCTER: OPTATIVO
TIPO: CÁTEDRA
CALIFICACIÓN: ESTÁNDAR
PALABRAS CLAVE: IMÁGENES DIGITALES, PROCESAMIENTO DE SEÑALES, GRÁFICA COMPUTACIONAL
NIVEL FORMATIVO: MAGISTER


I.DESCRIPCIÓN 

El campo del Análisis o Procesamiento de Imágenes está compuesto por un sinnúmero de áreas de investigación tales como: adquisición, compresión, segmentación, registro, restauración, seguimiento, etiquetado, 
reconocimiento de patrones, y otras. En este curso se estudiarán técnicas avanzadas del procesamiento de imágenes, incluyendo segmentación, registro, eliminación de ruido, así también algunos conceptos relacionados 
con gráfica computacional.


II. OBJETIVOS

Estudiar los fundamentos teóricos y prácticos de tres de las áreas más recurrentes en las revistas científicas dedicadas al campo del análisis y procesamiento de imágenes: segmentación, registro y eliminación de ruido. Entendiéndose 
respectivamente a ellas como: la búsqueda y partición de una imagen en regiones homogéneas o bordes; el alineamiento de imágenes de tal forma que objetos correspondientes sean fácilmente relacionados; y la reducción de las distorsiones
de las imágenes producto de la presencia de ruido.


III. CONTENIDOS

1. Representación de Curvas y Superficies en Computadores

1.1 Rejillas cartesianas (pixeles y voxeles).
1.2 Conceptos de continuidad de curvas.
1.3 Curvas explícitas (polígonos, Bezier, B-splines).
1.4 Curvas implícitas (curvas de nivel).
1.5 Conceptos de continuidad y topología de superficies.
1.6 Triangulaciones (diagramas de Voronoi y triangulaciones de Delaunay).
1.7 Superficies explícitas (Bezier, B-splines de productos tensoriales, mallas triangulares, tessellation, simplex meshes).
1.8 Superficies implícitas.

2. Segmentación

2.1 Aplicación de umbrales.
2.2 Detección de bordes mediante filtros convolucionales.
2.3 Regiones crecientes.
2.4 División y unión de regiones.
2.5 Clusters (Fuzzyk-means).
2.6 Contornos Activos o Modelos Deformables (Snakes, Snakes multi-escala, Balloons, Modelos Deformables en base a regiones, Modelos Deformables Geodésicos, Active Shape Models).

3. Registro

3.1 Conceptos de alineamiento y grados de libertad.
3.2 Registro de cuerpos rígidos (Análisis de Procrustes, correlación y métodos de información mutua).

4. Eliminación de ruido

4.1 Modelos de ruido
4.2 Técnicas de reducción de ruido


IV. METODOLOGÍA

El curso contempla clases expositivas teóricas y trabajos individuales de programación en computador.


V. EVALUACION DEL CURSO

Realización de un proyecto a lo largo de todo el curso con 6 ó 7 entregas intermedias (60%) y una entrega final (40%).

VI. BIBLIOGRAFÍA

1. A. Blake and M. Isard, Active Contours, Springer, London, 2000.
2. I. L. Dryden and K. V. Mardia Statistical Shape Analysis, John Wiley & Sons, Chichester, 2002.
3. R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, second edition, Prentice Hall, 2002.
4. J. V. Hajnal, D. L. G. Hill and D. J. Hawkes Editors, Medical Image Registration, CRC Press, London, 2001.
5. D. F. Rogers, An Introduction to NURBS, Morgan Kaufmann Publishers, London, 2001.
6. G. Sapiro Geometric Partial Differential Equations and Image Analysis, Cambridge University Press, Cambridge, 2001.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE
ESCUELA DE INGENIERÍA / ACTUALIZADO ABRIL 2021