📚Programa Académico
Índice programa académico
📕 Fase 1. Introducción al Procesamiento Digital de Imágenes
📗 Fase 2. Procesamiento Digital de Imágenes
📙 Fase 3. Comprensión, Restauración y Segmentación de Imágenes
📔 Producto integrador de aprendizaje
⬛ Asesoría en clase
🟩 Actividad Extra
🟦 Actividad Formativa
🟨 Actividad Fundamental
🟧 Examen de medio curso
🟪 Proyecto integrador de aprendizaje
📄 Tema de clase
📕 Temática fase 1
📗 Temática fase 2
📙 Temática fase 3
📘 Temática fase 4
Generación y análisis de histogramas en OpenCV
Transformaciones Geométricas y Alteración de Perspectivas en Imágenes
Mejoramiento de imágenes a color
Espacios de Color en el Procesamiento de Imágenes
Segmentación por Clustering en Imágenes a Color
Representación del Modelo RGB y Segmentación por Umbral en Imágenes a Color
Procesamiento de Imágenes a Color: Modelos de Color RGB, HSV y CMYK
Espacios de color y transformación entre modelos (RGB, HSV, CMYK (1)
Transformada de Fourier: fundamentos y aplicaciones.
Convolución: Fundamentos y Aplicaciones en el Procesamiento de Imágenes
La Función Impulso y su Relevancia en el Procesamiento de Imágenes
Transformada de Fourier en Una Dimensión
Transformada de Fourier en dos dimensiones
Muestreo en Procesamiento de Imágenes
Diseño de Filtros en el Dominio de la Frecuencia
Segmentación por Regiones – Método MSER (Maximally Stable Extremal Regions)
Segmentación de Imágenes por Regiones – Método Region Growing
Segmentación de Regiones por Umbral – Método Otsu
Métodos Avanzados de Detección de Bordes: LOG y Canny
Detección de Bordes en Procesamiento de Imágenes
Introducción al Proceso de Segmentación en Imágenes
Filtro TopHat en Procesamiento Morfológico
Gradiente Morfológico en Imágenes
Procesamiento Morfológico - Filtro Mediana
Otros Filtros Morfológicos: Perímetro y Relleno
Cierre y Apertura en Procesamiento Morfológico
Erosión y Dilatación: Operaciones Básicas en el Procesamiento Morfológico
Procesamiento Morfológico: Introducción a las Operaciones Básicas
Deconvolución en el Dominio de Fourier
Modelado del Proceso de Degradación en 2D
Restauración de Imágenes Degradadas por Movimiento Lineal Uniforme
Modelos de Degradación en Imágenes
Restauración de Imágenes: Modelado y Recuperación
En esta fase inicial del curso, se explorarán los fundamentos del procesamiento digital de imágenes, su relevancia en la Ingeniería Biomédica y los conceptos básicos necesarios para abordar problemáticas en el área médica.
📚 Tabla de contenido
🗓️ Semana 1 - 📕 Introducción a los conceptos fundamentales
Introducción a la clase de PDI
¿Qué es el procesamiento digital de imágenes?
Aplicaciones prácticas en Ingeniería Biomédica
Breve historia del procesamiento de imágenes
🟨 Actividad Fundamental: Estudios relacionados con el procesamiento digital de imágenes
🗓️ Semana 2 - 📕 Representación y adquisición de imágenes
Representación digital de imágenes
Adquisición y Cuantización de Imágenes: Resolución y Tonos de Gris
Introducción a herramientas: Fiji (ImageJ) y OpenCV con Python
Guía para Instalar y Usar Fiji: Procesamiento Avanzado de Imágenes Científicas
Ejemplo Práctico: Segmentación de un Grano de Arroz en Fiji (ImageJ)
Ejemplo Práctico: Segmentación de una imagen RGB
Ejemplo Práctico: Análisis de una imagen
🟨 Actividad Fundamental 2: Análisis de una imagen
🗓️ Semana 3 - 📕 Operaciones básicas en imágenes
Operaciones con píxeles y representaciones.
Uso de librerías en Python para visualización de imágenes: Matplotlib y OpenCV.
Guía para Instalar Python y Configurar Visual Studio Code
Instalación y Configuración de OpenCV y NumPy en Python desde Visual Studio Code
Implementación de operaciones básicas usando lenguajes de programación
Preprocesamiento: manipulación de brillo, contraste y dimensiones de imagen.
En esta segunda fase, se profundizará en las técnicas y herramientas para procesar imágenes, con un enfoque en la aplicación de transformadas y métodos de filtrado para mejorar y analizar imágenes.
La tercera fase se centra en el análisis y modificación avanzada de imágenes mediante técnicas de restauración, segmentación y máscaras.