Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2022/2023 | Otros años:  2021/2022 
Graduado o Graduada en Ingeniería de Telecomunicación/Graduado o Graduada en Ingeniería Biomédica por la Universidad Pública de Navarra
Código: 247303 Asignatura: PROCESADO DIGITAL DE IMAGEN
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 3 Periodo: 1º S
Departamento: Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación
Profesorado:
CABEZA LAGUNA, RAFAEL (Resp)   [Tutorías ] OYARZUN DOMEÑO, ANNE   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

MODULO: Módulo de formación en ingeniería biomédica.

MATERIA: Instrumentación Biomédica

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Descripción/Contenidos

En esta asignatura se plantea describir básicamente los conceptos fundamentales de las herramientas de procesado digital de imagen. Estas técnicas se dividen en tres grandes grupos conceptuales: preprocesado espacial y frecuencial para preparar la imagen para posteriores y más complejos algoritmos; restauración para minimizar el efecto de alteraciones cuyo modelo es conocido; por último segmentación y caracterización para extraer y medir los objetos bajo estudio

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Competencias genéricas

CG2 - Tener conocimientos básicos del uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.

CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio

CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado

CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

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Competencias específicas

CE22 - Ser capaz de aplicar técnicas de procesado digital de señales e imágenes en el ámbito de la ingeniería biomédica para tareas de análisis, monitorización y diagnóstico clínico.

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Resultados aprendizaje

(R1) Conocer y saber aplicar las herramientas de procesado de imagen (procesado espacial, frecuencial, restauración, morfología, segmentación, descripción, color, etc.) para el análisis de imágenes médicas.

 

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Metodología

Metodología - Actividad Horas Presenciales Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas 26  
A-2 Prácticas 16  
A-4 Elaboración de trabajo 14  
A-6 Estudio individual   90
A-7 Exámenes, pruebas de evaluación 4  
     
Total 60 90

 

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Idiomas

Clases expositivas en castellano con material y bibliografía en inglés

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
R1 4 pruebas de tipo test 40% en total Media total de 4
R1 Trabajo libre experimental 60% No
         
         

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Temario

Fundamentos

                Muestreo y cuantificación

                Convolución en 2D

                Transformada de Fourier en 2D

                Color

                Histogramas

                Operadores básicos

Procesado espacial y frecuencial

                Técnicas de suavizado y de realce

                Ecualización

                Restauración

Morfología

                Operadores binarios

                Técnicas en escala de grises

Segmentación, descripción y representación

                Umbralización

                Crecimiento de regiones

                Línea de separación de aguas

                Transformada de Hough

                Técnicas de representación básicas

                Descriptores regionales y de contorno

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Programa de prácticas experimentales

Las prácticas experimentales de la asignatura se dividen en dos grandes bloques.

Bloque guiado. Este bloque se compone de cuatro sesiones, detalladas como sigue:

Sesión 1: Introducción y conceptos básicos

Sesión 2: Realce, tanto espacial como frecuencial

Sesión 3: Herramientas morfológicas

Sesión 4: Segmentación

Bloque de proyecto. En este bloque se desarrollará, de forma más libre, la implementación del proyecto final de la asignatura.

Ambos bloques se consideran esenciales para la consecución de los resultados de aprendizaje.

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


Bibliografía básica:

Gonzalez R.C., Woods R.E., Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008

Knowlton, J., Python, Anaya Multimedia, 2008

 

Bibliografía complementaria:

Sonka M., Hlavac V., Boyle R., Image processing analysis and machine vision, Thomson, 2008.

Bovic A., Handbook of image and video processing, Academic Press, 2000

 

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Lugar de impartición

La impartición de las clases teóricas se realizará en una de las aulas del edificio del Aulario, según disponibilidad.

Las sesiones de laboratorio se realizarán en el Laboratorio de Diseño e Instrumentación.

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