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Visión por Computador (VC)

Créditos Dept.
7.5 (6.0 ECTS) ESAII

Profesores

Responsable:  Alicia Casals Gelpi (alicia.casals@upc.edu)
Otros:Antoni Grau Saldes (antoni.grau@upc.edu)
Jose Fernàndez Ruzafa (josep.fernandez@upc.edu)
Josep Amat Girbau (josep.amat@upc.edu)
Juan Aranda López (joan.aranda@upc.edu)
Juan Climent Vilaró (juan.climent@upc.edu)
Manel Frigola Bourlon (manel.frigola@upc.edu)

Objectivos Generales

Adquirir los conocimientos sobre las técnicas de procesamiento y análisis de imágenes, básicamente orientados al control del entorno y la interacción con éste. Conocer las capacidades y limitaciones de los diferentes algoritmos y las estrategias para alcanzar la capacidad de diseñar sistemas de visión y tratamiento de imágenes. Definir las especificaciones y seleccionar los diferentes componentes del sistema, y determinar su configuración. Diseñar y desarrollar los algoritmos de procesamiento necesarios para satisfacer los requerimientos de cada aplicación.

Objectivos Específicos

Conocimientos

  1. Estructura de un sistema de visión. Etapas y componentes.
  2. Principios físicos básicos del proceso de formación de imágenes.Adquisición de la imagen y calibración.
  3. Procesado digital de la imagen. Operadores locales, transformaciones lineales de imágenes, filtrado.
  4. Técnicas de procesado de imágenes 2D para la interpretación o extracción de la información de interés de la escena.
  5. Técnicas de extracción de información tridimensional y del movimiento.
  6. Técnicas de la visión para la guía y control de robots y sistemas.

Habilidades

  1. Definición de las especificaciones técnicas a partir de una necesidad real.Selección de componentes, diseño de la configuración del sistema de visión orientado a una aplicación
  2. Capacidad de diseño e implementación de algoritmos de procesado de imágenes.
  3. Capacidad de crear procedimientos a partir de los algoritmos genéricos conocidos, orientados a satisfacer las especificaciones de la aplicación.
  4. Caracterización de aplicaciones. Condicionamiento de la escena y configuración del equipo de adquisición.
  5. Uso de entornos de desarrollo y utilización de librerías de tratamiento de imágenes.

Competencias

  1. Capacidad de expresar las soluciones de diseño de sistemas propuestos con esquemas, diagramas, gráficos y cálculos.

Contenidos

Horas estimadas de:

T P L Alt L Ext. Est O. Ext.
Teoria Problemas Laboratorio Otras actividades Laboratorio externo Estudio Otras horas fuera del horario fijado

1. Introducción a la visión por computador y el tratamiento de imágenes
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
2,0 1,0 0 0 0 2,0 0 5,0
Introducir los conceptos, definiciones y nomenclatura relacionados con la visión por computador y el tratamiento de imágenes. Conocer la estructura de un sistema de visión, las etapas y componentes. Revisar los conceptos físicos y geométricos que intervienen en el proceso de formación de la imagen.

2. Adquisición de la imagen. Necesidad y técnicas de calibración
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
4,0 1,0 2,0 0 2,0 4,0 0 13,0
Presentar los diferentes equipos de adquisición de imágenes, haciendo especial énfasis en la cámara de vídeo, que será el equipo que se utilizará en las prácticas y en la mayoría de ejercicios o problemas. Estudio de las características de la imagen. Sistemas de iluminación. Introducción entorno de programación y el esqueleto de la aplicación a desarrollar.



  • Laboratorio:
    Desarrollo de funciones básicas a nivel de píxel en imágenes de nivel de gris y de color.

  • Actividades de laboratorio adicionales:
    Preparación de las funciones a implementar. Estudio del entorno de programación.

3. Tratamiento de la señal a nivel de píxel
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
2,0 1,0 2,0 0 1,0 3,0 0 9,0
Entender el formato y contenido de la imagen y estudiar las técnicas de transformaciones de la imagen operando a nivel de píxel.



  • Laboratorio:
    Generar el histograma de una imagen y realizar transformaciones de la imagen. Binarización.

  • Actividades de laboratorio adicionales:
    Diseño de los algoritmos de histogramación y transformación de imágenes.

4. Procesado digital de la imagen. Operadores locales, transformaciones lineales de imágenes, filtrado.
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
5,0 1,0 4,0 0 4,0 8,0 0 22,0
Estudio y desarrollo de funciones básicas a nivel de regiones en torno a un píxel en imágenes binarias y multinivel. Implementación de filtros y extracción de contornos.



  • Laboratorio:
    Introducción al uso de un sistema concreto de tratamiento y visualización de imágenes 2D y 3D.

5. Técnicas de segmentación de imágenes
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
2,0 0 2,0 0 1,0 4,0 0 9,0
Clasificación de las técnicas de segmentación y estudio de las técnicas de procesado basadas en parámetros, cálculos estadísticos, análisis estructural de la imagen, etc. Algoritmos para etiquetar las diferentes regiones obtenidas





  • Actividades de laboratorio adicionales:
    Diseño del algoritmo de etiquetado.

6. Extracción de características
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
2,0 2,0 2,0 0 1,0 3,0 0 10,0
Estudio y diseño de algoritmos que permiten parametrizar ciertas características de los objetos o regiones contenidas en la imagen.





  • Actividades de laboratorio adicionales:
    Diseño de los algoritmos de extracción de características y presentación de los resultados.

7. Reconocimiento de patrones. Clasificación de objetos
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
2,0 0 0 0 0 4,0 0 6,0
Estudio de las técnicas de reconocimiento a partir de características de los objetos o regiones de la imagen.

8. Detección y localización
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
2,0 0 0 0 0 2,0 0 4,0
Estudio de las técnicas de detección y localización de los elementos de la escena a partir de las características extraídas o de la imagen segmentada.

9. Extracción de información tridimensional
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
3,0 2,0 0 0 0 4,0 0 9,0
Estudio de las técnicas de extracción de datos 3D mediante estereovisión, triangulación láser, luz estructurada o movimiento.

10. Análisis del movimiento
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
1,0 1,0 2,0 0 3,0 4,0 0 11,0
Estudio de las técnicas de detección y medida del movimiento a partir de diferencias de imágenes o del flujo óptico en una secuencia de imágenes. Adquisición de imágenes en movimiento y seguimiento de un objeto en la secuencia de imágenes.



  • Actividades de laboratorio adicionales:
    Diseño del algoritmo de seguimiento de objetos considerando las necesidades de optimizar el algoritmo para trabajar en tiempo real.

11. Aplicaciones de la visión por computador. Metodología de la resolución de proyectos de visión por computador.
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
5,0 3,0 6,0 0 4,0 10,0 0 28,0
Estudio de las condiciones de trabajo, requisitos y técnicas de resolución en los diferentes campos de aplicación de la visión, principalmente el guiado de robots, la inspección, detección y localización y la medida dimensional.

  • Laboratorio:
    Generación de documentación de la aplicación a desarrollar: especificaciones y pasos a seguir.

  • Actividades de laboratorio adicionales:
    Estudio del problema a resolver y diseño del algoritmo a implementar.

12. Realidad aumentada
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
1,0 0 2,0 0 0 2,0 0 5,0
Identificación de las necesidades de proporcionar una imagen más fácilmente interpretable por una persona, al nivel de resaltar ciertas características. Se consigue a base de sobreponer elementos gráficos sobre las zonas más deficientes de la imagen, o las de especial interés, previa localización de las regiones donde se ha de añadir la información.

13. Entornos de trabajo, librerías de procesadores y sistemas comerciales
T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
2,0 0 4,0 4,0 2,0 2,0 0 14,0
Se trata de conocer los tipos de herramientas existentes (hardware y software) para el tratamiento de imágenes y visión por ordenador, y familiarizarse con algunas de ellas.

  • Laboratorio:
    Búsqueda de información sobre sistemas de visión comerciales y estudio de los mismos.

  • Actividades de laboratorio adicionales:
    Lectura y comprensión de la documentación o manual.


Total por tipo T      P      L      Alt    L Ext. Est    O. Ext. Total 
33,0 12,0 26,0 4,0 18,0 52,0 0 145,0
Horas adicionales dedicadas a la evaluación 5,0
Total horas de trabajo para el estudiante 150,0

Metodología docente

No se hará distinción entre clases de teoría y problemas por el hecho que se pretende que la asignatura tenga un cariz de diseño. Las clases teóricas se reforzarán con ejemplos de aplicación real, mostrando las posibles alternativas de diseño. Con esta metodología el alumno irá desarrollando el sentido crítico y aprenderá a resolver los compromisos de diseño de forma óptima.

Método de evaluación

Nota final = 0.7*Nota teoría + 0.3*Nota Laboratorio.
Nota teoría = 0.4*P + 0.6*F o F (si F > Nota teoría).
P : Examen Parcial
F : Examen final.
Nota Laboratorio:Será la media ponderada, según la extensión de cada práctica, de las notas de cada práctica. La ponderación se indicará al inicio de cada cuatrimestre en la presentación de la asignatura.

(Todas las notas puntúan sobre 10)

Evaluación de las practicas

Para la evaluación de las prácticas se valorará:
1. Presentación en cada sesión del trabajo realizado en la sesión anterior: 0.3
2. Presentación final del software realizado y la aplicación desarrollada a partir de este: 0.5
3. Informes y el software desarrollado: 0.2

Bibliografía básica

  • Ramesh Jain, Rangachar Kasturi, Brian G. Schunck Machine vision, McGraw-Hill, 1995.
  • Gonzalo Pajares Martinsanz, Jesús M. de la Cruz García Visión por computador : imágenes digitales y aplicaciones, Ra-Ma, 2001.
  • Arturo de la Escalera Hueso Visión por computador : fundamentos y métodos, Prentice Hall, 2001.

Bibliografía complementaria

  • John C. Russ The Image processing handbook, CRC Press, 2002.
  • Javier González Jiménez Visión por computador, Paraninfo, 2000.
  • Rafael C. González, Paul Wintz Digital image processing, Addison-Wesley, 1987.
  • Carme Torras [ed.] Computer vision : theory and industrial applications, Springer-Verlag, 1992.
  • Milan Sonka, Vaclav Hlavac and Roger Boyle Image processing, analysis and machine vision, PWS, 1999.

Enlaces web

  1. Obrir nova finestra http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/BOOKS/BANDB/bandb.htm


  2. Obrir nova finestra http://www.eeng.dcu.ie/~whelanp/ivsi/IVSI.pdf


  3. Obrir nova finestra http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/CVentry.htm


Capacidades previas

No se necesitan conocimientos adicionales a los adquiridos en las asignaturas previas.


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