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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 ] | ARIZ GALILEA, MIKEL [Tutorías ] | ||||
Módulo/Materia
MODULO: Módulo de formación en ingeniería biomédica.
MATERIA: Instrumentación Biomédica
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
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.
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.
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.
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 |
Evaluación
| Resultados de aprendizaje |
Actividad de evaluación |
Peso (%) | Carácter recuperable |
Nota mínima requerida |
|---|---|---|---|---|
| R1 | 4 pruebas de tipo test | 40% en total | Sí | Media total de 4 |
| R1 | Trabajo libre experimental | 60% | Sí | No |
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
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.
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
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.