Ir al contenido

Doctorado en Tecnologías para el Desarrollo de Sistemas Software Complejos

Tratamiento no Lineal y Análisis de Imágenes. Morfología Matemática

Profesor:
José Crespo del Arco
Despacho:
D-2303
Teléfono:
91 336 7451
e-mail:
jcrespo@fi.upm.es
Créditos:
3
Concentración:
Secundaria
Cuatrimestre:
Primero

Resumen:

El tratamiento no lineal tiene una especial utilidad en sistemas de tratamiento y análisis de imágenes porque puede considerar satisfactoriamente las formas de las estructuras presentes en las imágenes. Dentro del tratamiento no lineal, el curso se centrará especialmente en los operadores morfológicos, los cuales se establecen dentro de un marco formal sólido y elegante, la morfología matemática, que se basa en especial en la teoría de conjuntos y en la teoría de retículos.

Se tratarán herramientas adecuadas tanto para procesar a bajo nivel las imágenes (mediante filtros morfológicos), como para resolver problemas más complejos, como la segmentación de una imagen en sus regiones significativas.

En este curso se tratarán aspectos algorítmicos y de implementación de algunos operadores morfológicos, estudiando implementaciones eficientes con algoritmos de colas de espera (normales y jerárquicas). Se situarán los temas tratados, que en principio se pueden considerar como temas de visión de relativo "bajo nivel", dentro del problema general de visión por ordenador. En cuanto a las aplicaciones, se prestará una especial atención, entre otros, al dominio constituido por las imágenes médicas.

Objetivos:

Programa:

  1. Introducción: Tratamiento lineal vs. no lineal, Tratamiento y análisis de imágenes y el problema de la visión artificial.
  2. Fundamentos de la morfología matemática.
  3. Operadores y filtros morfológicos: erosiones, dilataciones, aperturas, cierres y otros filtros.
  4. Operadores y filtros conexos.
  5. La segmentación de imágenes: la “watershed” y métodos de fusión de regiones.
  6. Implementaciones eficientes.
  7. Aplicaciones en dominios prácticos como imágenes médicas, interpolación de imágenes, bases de datos y telecomunicaciones.

Bibliografía:

Prerrequisitos:

Se requiere que los alumnos tengan conocimientos previos de programación (en particular, en lenguaje de paradigma imperativo y/o de paradigma objeto). Asimismo, sería recomendable que los alumnos tuvieran nociones previas de tratamiento de señales y/o imágenes.

Método de Evaluación:

Idiomas en que se imparte:

Español o inglés