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Asignatura: Procesamiento digital de imágenes
Profesores:
Dr. Boris Escalante Ramírez
Dra. Olveres Montiel Jimena
Resumen
El procesamiento digital de imágenes es un campo de investigación abierto. El constante progreso en esta área no ha sido por sí mismo, sino en conjunto con otras áreas con las cuales esta relacionada como la computación, las matemáticas y el conocimiento cada vez mayor de ciertos órganos del cuerpo humano que intervienen en la percepción y en la manipulación de las imágenes. Aunado a esto, la inquietud del hombre por imitar y usar ciertas características del ser humano como apoyo en la solución de problemas. El avance del Procesamiento Digital de Imágenes se ve reflejado en la medicina, la astronomía, geología, microscopía, etc. Información meteorológica, transmisión y despliegue agilizado de imágenes por internet tienen sustento gracias a estos avances.
Objetivo
Que el alumno aprenda en detalle y con formalidad, el proceso de formación de una imagen, su descripción matemática, los aspectos lógicos y morfológicos que caracterizan los patrones de la misma, los métodos más importantes para realzar y restaurar una imagen y transformarla a diferentes espacios, así como los métodos y formatos que existen para almacenarla, transmitirla, codificarla y comprimirla. Comprenderá además el procesamiento clásico hasta el procesamiento basado en inteligencia artificial como son las Redes Neuronales Convolucionales.
Antecedentes
I. Algebra Lineal
II. Cálculo Diferencial
III. Procesamiento Digital de Señales (a nivel Licenciatura)
Temario
| 1. Introducción |
| 2. Fundamentos de la Imagen Digital |
| 3. Realce de la Imagen |
| 4. Transformaciones de la Imagen |
| 5. Interpolación |
| 6. Restauración Óptima |
| 7. Redes Neuronales Convolucionales y Segmentación |
1. Introducción ( Apuntes pdf)
Objetivo: El alumno conocerá las partes principales que componen un sistema de imágenes y se familiarizará con los distintos tipos de imagenología.
Contenido
1.1 Sistemas de imagenología médica: Rayos X, ultrasonido, tomografía computarizada, resonancia magnética, angiografía, tomografía por emisión de positrones, etc.
1.2 Unidad de adquisición de datos. Principios y limitaciones: Resolución espacial y ruido.
1.3 Unidad de procesamiento de señal e imagen. Principios y consideraciones de diseño.
1.4 Unidad de despliegue de la imagen. Presentación de la información visual.
1.5 Elementos de percepción visual.
2. Fundamentos de la Imagen Digital (Apuntes pdf)
Objetivo: El alumno conocerá los métodos fundamentales de análisis y modelado de sistemas lineales bidimensionales con especial énfasis en sistemas discretos.
Contenido
2.1 Caracterización matemática de imágenes
2.2 Muestreo y cuantización
2.3 Sistemas bidimensionales lineales e invariantes
2.4 Convolución bidimensional
3. Realce de la Imagen (Apuntes pdf) (Presentación_.ppt Dr_Rivero) (Presentación Filtros) (Presentación Filtros_parte2)
Objetivo: El alumno conocerá y será capaz de utilizar las principales técnicas de realce de imágenes.
Contenido
3.1 Realce punto a punto
3.1.1 Histograma
3.1.2 Ecualización del histograma
3.1.3 Especificación del histograma
3.2 Filtrado Espacial
3.2.1 Suavizado
3.2.2 Mejoramiento de la nitidez
3.2.3 Filtros basados en derivadas de la función gaussiana
3.2.4 Filtros de mejora de contraste
3.2.5 Filtros No Lineales
4. Transformaciones de la Imagen (Apuntes pdf) (analisis de Fourier1) (Analisis de Fourier2)
Objetivo: El alumno conocerá los principales tipos de transformaciones de imágenes y sus aplicaciones en el procesamiento de imágenes.
Contenido
4.1 Transformada de Fourier
4.1 Transformada discreta de Fourier y transformada rápida de Fourier
4.1 Convolución circular
4.1 Filtrado en frecuencia
4.4.1 Filtros paso-bajas
4.4.1 Filtros paso-altas
5. Interpolación (Capítulo interpolación.pdf)
Contenido
5.1 Interpolacion Orden 0
5.2 Interpolacion Orden 1
5.3 Interpolacion Orden 3
5.4 Interpolacion Frecuencial
6. Restauración Óptima
Objetivo: El alumno será capaz de diseñar técnicas de restauración de imágenes basadas en modelos de degradación y criterios de optimización.
Contenido
6.1 Modelos de degradación
6.2 Matrices circulantes [Procesos estocásticos PDF]
6.3 Planteamiento algebraico del problema de restauración [Restauración óptima PDF]
6.4 Filtros de Wiener [ Filtros de Wiener PDF]
6.5 Filtros adaptivos
7. Redes Neuronales Convolucionales y Segmentación
Objetivo: El alumno conocerá y será capaz de utilizar principios de las principales técnicas de Redes Neuronales Convolucionales y segmentación de imágenes.
Contenido
7.1 Redes Neuronales Convolucionales
7.1.1 Retropropagación y Descenso del Gradiente
7.1.2 Entrenamiento y Regularización
7.2 Algoritmos de segmentación
7.2.1 Detección de discontinuidades, Umbrales y Segmentación orientada a regiones.
7.2.2 Segmentación semántica, CNN y Unet
Bibliografía
| Libro | Temas para los que se recomienda |
| 1. Digital Image Processing, R.C. Gonzalez & R.E. Woods, Prentice Hall, 3rd ed. 2008. | 2, 3, 4, 5, 7 |
| 2. Digital Image processing using MATLAB, R.C. Gonzalez, R.E. Woods, S.L. Eddins, Gatesmark Publishing, 2nd ed. 2009. | 2, 3, 4, 5, 7 |
| 3. Image Processing: The Fundamentals, M. Petrou & C. Petrou, 2nd ed, Wiley and Sons Ltd, 2010. | 2, 3, 4, 5, 7 |
| 4. Dealing with texture, M. Petrou & P. García Sevilla, 2nd ed, Wiley and Sons Ltd, 2010. | 4, 5, 7 |
| 5. Digital Image Processing, W.K Pratt, 4th ed, Wiley-Interscience, 2007. | 2, 3, 4, 5, 7 |
| 6. Fundamentals of Digital Image Processing, A.K. Jain, Prentice Hall, 1989. | 2, 3, 4, 5, 7 |
| 7. Introducción al Tratamiento Digital de Imágenes, J.Lira, Fondo de Cultura Económica, 2002. | 2, 3, 4, 5, 7 |
| 8. The Perception of Visual Information, W.R. Hendee & P.N.T. Wells, 2nd ed, Springer-Verlag, 1997. | 1 |
| 9. Umbaugh, S.E. (2023). Digital Image Processing and Analysis: Computer Vision and Image Analysis (4th ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003221135 |
Prácticas
Práctica 0. Manejo básico de imágenes [Práctica 0]
Práctica 1. MTF del ojo humano [Práctica 1]
Práctica 2. Convolución lineal y circular utilizando la DFT [Práctica 2]
Práctica 3. Ecualización y especificación de histograma [Práctica 3]
Práctica 4. Filtros espaciales [Práctica 4]
Práctica 5. Interpolación [Práctica 5] [Interpolación cúbica]
Práctica 6. Filtros de Wiener [Práctica 6]
Consideraciones para la práctica 6:
- La división en el dominio de la frecuencia es punto a punto, en MATLAB se efectúa con ./
- La multiplicación en el dominio de la frecuencia también es punto a punto, en MATLAB se efectúa con .*
- El filtro debe ser rellenado con ceros (zero padding) antes de obtener su transformada de Fourier hasta el tamaño de la imagen para poder realizar una operación punto a punto.
Imágenes para las prácticas
Imágenes práctica 0
Imágenes práctica 3 ejercicio 1
Imágenes práctica 3, ejercicio 2
Posibles resultados ejercicio 2 y 3 (práctica 3):
