Materia
Procesamiento de imagen y señal
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Castellano
Descripción y contextualización de la asignatura
En los últimos años ha crecido sustancialmente el almacenamiento, procesamiento y distribución de información basada en imagen y sonido digital. Esta tendencia ha sido impulsada por el creciente uso de contenidos multimedia en Internet, la extensión de la televisión digital, y la generalización del uso de imágenes y sonido digital en campos como biomedicina y sistema sanitario, videovigilancia, detección remota, etc. En este contexto tecnológico es necesario desarrollar herramientas para organizar, procesar y explorar estos recursos de información. Las técnicas requeridas para formarse en esta disciplina abarcan tanto el procesamiento de señal propiamente dicho como el análisis de datos estadístico y diversos paradigmas de inteligencia artificial.Entre las tareas básicas de la tecnología de procesamiento de imagen consideramos la transformación, compresión y restauración de imágenes. Por otra parte, el análisis o reconocimiento de imágenes tiene el objetivo de examinar la imagen para identificar y clasificar objetos, estableciendo su significado. De manera similar al procesamiento de la imagen digital, se desarrollan técnicas para el procesamiento y reconocimiento de sonido, y también para señales de diverso tipo como radar o señales médicas.
Las técnicas de procesamiento de imagen y señal se aplican en múltiples áreas de la ciencia y la ingeniería. Destacamos su importancia en la modernas técnicas de la biología y la medicina. El procesamiento de imagen y señal se ha desarrollado ampliamente en las telecomunicaciones. También se requieren estas técnicas de procesamiento en áreas innovadoras como la robótica y en general en los diversos sistemas de detección desarrollados.
Profesorado
Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
---|---|---|---|---|---|---|
GALLEGO MERINO, MIREN JOSUNE | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Colaborador De Universidad | Doctora | Bilingüe | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | josune.gallego@ehu.eus |
HERNANDEZ GOMEZ, MARIA DEL CARMEN | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Titular De Universidad | Doctora | No bilingüe | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | mamen.hernandez@ehu.eus |
Competencias
Denominación | Peso |
---|---|
Conocimiento de conceptos fundamentales relacionados con el procesado de imagen y señal, y su aplicación a distintas áreas del conocimiento. | 30.0 % |
Conocimiento avanzado de herramientas del procesado de imagen y señal. | 30.0 % |
Capacidad y habilidad en el diseño y desarrollo de algoritmos específicos del área. | 40.0 % |
Tipos de docencia
Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
---|---|---|---|
Magistral | 17.5 | 26 | 43.5 |
Seminario | 7.5 | 11.5 | 19 |
P. Ordenador | 20 | 30 | 50 |
Actividades formativas
Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
---|---|---|
Actividades propuestas por el equipo docente a través de la plataforma virtual | 0.0 | 0 % |
Clases expositivas | 15.0 | 100 % |
Elaboración de informes y exposiciones | 22.5 | 30 % |
Estudio sistematizado | 30.0 | 0 % |
Horas de contacto virtual a través de la plataforma (participación en foros, consulta de dudas, etc) | 0.0 | 100 % |
Interacción con el docente en entornos virtuales | 0.0 | 30 % |
Lectura y análisis prácticos | 30.0 | 50 % |
Talleres de aplicación | 15.0 | 100 % |
Videoconferencias | 0.0 | 100 % |
Sistemas de evaluación
Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
---|---|---|
Asistencia y Participación | 15.0 % | 25.0 % |
Exposiciones | 30.0 % | 40.0 % |
OTROS | 0.0 % | 10.0 % |
Participación en los foros | 15.0 % | 25.0 % |
Pruebas de evaluación a distancia | 75.0 % | 85.0 % |
Trabajos Prácticos | 30.0 % | 40.0 % |
Temario
Tema 1 Introducción a la imagen y vídeo digitalTema 2 Transformadas en frecuencia de imagen y señal
Tema 3 Fundamentos de codificación y compresión
Tema 4 Modelado de vídeo y estimación del movimiento
Tema 5 Introducción al análisis del sonido
Tema 6 Filtros digitales para tratamiento del audio, Análisis de Fourier y Análisis cepstral de la señal de audio
Tema 7 Lenguajes y estándares para el procesamiento del sonido. Herramientas para el reconocimiento: HMM. Otro tipo de herramientas y aplicaciones.