Ciencias de la Computación (plan 1994) 2025-1

Optativas, Proceso Digital de Imagenes

Programa del Curso

Proceso Digital de Imágenes.

Responsable: Elena Martínez

elena.martinez@iimas.unam.mx

Agosto 2024

1. Introducción.

a) ¿Qué es el procesamiento digital de imágenes?

b) Orígenes del procesamiento digital de imágenes (PDI).

c) Ejemplos de áreas de aplicación.

d) Pasos fundamentales del PDI.

e) Componentes de un sistema de PDI.

2. Fundamentos de la imagen digital.

a) Elementos de percepción visual.

b) La luz y el espectro electromagnético.

c) Sensado y adquisición de imágenes.

d) Muestreo y cuantización de imágenes.

e) Algunas relaciones básicas entre pixeles.

f ) Operaciones lineales y no lineales.

3. Realce de la imagen en el dominio espacial.

a) Antecedentes.

b) Algunas transformaciones básicas de niveles de gris.

• Imágenes negativas.
• Transformaciones logarítmicas.

c) Procesamiento del Histograma.

• Ecualización del histograma.

d) Realce de imagen utilizando operaciones aritméticas/lógicas.

e) Filtros espaciales básicos.

f ) Filtros espaciales de suavizamiento (smoothing).

g) Filtros espaciales de realce (sharpening).

• Fundamentos.
• Uso de segundas derivadas para realce. El Laplaciano.
• Uso de primeras derivadas para realce. El Gradiente.

h) Combinación de métodos espaciales de realce.

4. Realce de la imagen en el dominio de la frecuencia.

a) Antecedentes.

b) Introducción a la transformada de Fourier y al dominio de la frecuencia.

• Transformada de Fourier en una dimensión y su inversa.
• Transformada de Fourier en dos dimensiones y su inversa.
• Filtrado en el dominio de la frecuencia.
• Correspondencia entre Filtrado en los dominios del espacio y la frecuencia.

c) Filtros de suavizamiento en el dominio de la frecuencia (smoothing).

• Filtro pasa bajos ideal.
• Filtro pasa bajos Butterworth.

d) Filtros de realce en el dominio de la frecuencia (sharpening).

• Filtro pasa altos ideal.
• Filtro pasa altos Butterworth.

5. Restauración de la imagen.

a) Modelo del proceso Degradación/Restauración de una imagen.

b) Modelos de ruido.

• Ruido Gaussiano.
• Ruido Impulso.

c) Restauración en presencia de ruido (filtros espaciales).

• Filtro promedio.
• Filtros de orden estadístico.
• Filtros adaptativos.

d) Filtros Inversos.

e) Filtro Wiener.

6. Procesamiento de imágenes en color.

a) Fundamentos del color.

b) Modelos de color.

• Modelo RBG.
• Modelo HSI.
• Modelo YCMK

c) Pseudocolor.

• Rebanado del color (Slicing).
• Transformaciones de niveles de gris a color.

7. Compresión de imágenes.

a) Fundamentos.

• Codificación redundante.
• Interpixel redundancy.

b) Modelos de compresión de imagen.

• Codificador/Decodificador fuente.
• Codificador/Decodificador canal.

c) Compresión libre de error.

• Código de tamaño-variable.

Referencias

[1] Gonzalez, R.C. and Woods, R.E. Digital Image Processing. Prentice Hall, 2nd Ed. NJ, 2002.

[2] Rosenfeld, A.C. Digital Picture Processing (2 vols.). Academic Press, 1982.

[3] Castleman, K.R. Digital Image Processing. Prentice Hall, 1996.

[4] Haralick, R.M. and Shapiro, L.G. Computer and Robot Vision (vol 1). Addison-Wesley, 1992.

[5] Russ, J.C. The Image Processing Handbook. Third Edition. CRC Press, 1979.

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