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Semestre 2020-20

 

Nombre del curso: Imágenes y Visión
Créditos: 4
Profesor: Marcela Hernández marc-her@uniandes.edu.co

Descripción

La información visual juega un papel importante en casi todas las áreas de nuestra vida. Hoy en día, mucha de esta información es representada y procesada digitalmente. El procesamiento de imágenes digitales es ubicuo, con aplicaciones que van desde la televisión a la tomografía, desde la fotografía hasta la impresión, desde la robótica hasta la teledetección.

Este es un curso introductorio a los fundamentos del procesamiento digital de imágenes. Se hace énfasis en los principios generales de procesamiento de la imagen, en lugar de aplicaciones específicas. Se tratan temas tales como muestreo y cuantización de imagen, color, operaciones básicas de píxeles, segmentación, procesamiento morfológico de imágenes, filtrado lineal de imágenes lineal, reducción de ruido y extracción de características.

Los estudiantes son libres de explorar la aplicación del procesamiento de imágenes a sus áreas de interés, en particular dentro del marco del proyecto final del curso, en el cual harán un planteamiento propio a un problema específico poniendo en práctica la teoría vista en clase. Algunas de estas áreas pueden ser: astronomía, cartografía, satélites y fotografía aérea, meteorología, agronomía, inspección industrial, oceanografía, biología (microscopía), medicina (radiología), criminalística, etc.

Objetivos

El campo del Análisis o Procesamiento de Imágenes está compuesto por un sin número de áreas de investigación tales como: adquisición, compresión, segmentación, registro, restauración, seguimiento, etiquetado, reconocimiento de patrones, y otras. En este curso se estudiarán los fundamentos teóricos básicos que son aplicados en cada una de estas áreas ligadas al Análisis o Procesamiento de Imágenes.

Conocimientos previos

Pregrado: Materias obligatorias de nivel 1 y 2
Posgrado: (sistemas y computación y otras maestrías de la facultad de ingeniería): experiencia en programación y manejo de estructuras de datos.

Condiciones de inscripción