Gaia
Irudiaren eta seinalearen prozesamendua
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Gaztelania
Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua
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.
Irakasleak
Izena | Erakundea | Kategoria | Doktorea | Irakaskuntza-profila | Arloa | Helbide elektronikoa |
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GALLEGO MERINO, MIREN JOSUNE | Euskal Herriko Unibertsitatea | Unibertsitateko Irakaslego Lankidea | Doktorea | Elebiduna | Konputazio Zientzia eta Adimen Artifiziala | josune.gallego@ehu.eus |
HERNANDEZ GOMEZ, MARIA DEL CARMEN | Euskal Herriko Unibertsitatea | Unibertsitateko Irakaslego Titularra | Doktorea | Elebakarra | Konputazio Zientzia eta Adimen Artifiziala | mamen.hernandez@ehu.eus |
Gaitasunak
Izena | Pisua |
---|---|
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 % |
Irakaskuntza motak
Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
---|---|---|---|
Magistrala | 17.5 | 26 | 43.5 |
Mintegia | 7.5 | 11.5 | 19 |
Ordenagailuko p. | 20 | 30 | 50 |
Irakaskuntza motak
Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
---|---|---|
Aplikazio-tailerrak | 15.0 | 100 % |
Ariketak | 16.0 | 50 % |
Azalpenezko eskolak | 15.0 | 100 % |
Bideokonferentziak | 0.0 | 100 % |
Eskola magistralak | 16.0 | 50 % |
Ikasketa sistematizatua | 30.0 | 0 % |
Interakzioa irakaslearekin ingurune birtualetan | 0.0 | 30 % |
Irakaskuntza-taldeak plataforma birtualaren bidez proposatutako jarduerak | 0.0 | 0 % |
Irakurketa eta analisi praktikoak | 30.0 | 50 % |
Plataformaren bidez harreman birtualean emandako orduak (foroetan parte hartzea, etab.) | 0.0 | 100 % |
Txostenak eta azalpenak lantzea | 22.5 | 30 % |
Ebaluazio-sistemak
Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
---|---|---|
Bertaratzea eta Parte-hartzea | 15.0 % | 25.0 % |
Azalpenak | 30.0 % | 40.0 % |
Foroetan parte hartzea | 15.0 % | 25.0 % |
Lan praktikoak | 30.0 % | 40.0 % |
OTROS | 0.0 % | 10.0 % |
Ordenagailuko praktikak | 80.0 % | 80.0 % |
Praktikak egitea (ariketak, kasuak edo arazoak) | 20.0 % | 20.0 % |
Urrutiko ebaluazio-probak | 75.0 % | 85.0 % |
Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak
* Conocimiento de conceptos fundamentales relacionados con el procesado de imagen y señal, y su aplicación a distintas áreas del conocimiento.* Conocimiento avanzado de herramientas del procesado de imagen y señal.
* Capacidad y habilidad en el diseño y desarrollo de algoritmos específicos del área.
Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea
La nota final de la asignatura se realizará a partir de la nota media entre ambas partes (parte imagen y parte señal):nota final = 0,5 * nota_parte_imagen + 0,5 * nota_parte_señal
No obstante, debemos destacar que para que se pueda calcular la nota final, el alumno debe entregar todas las tareas solicitadas en ambas partes de la asignatura (parte imagen y parte señal).
La no entrega de alguna de las partes implica el suspenso de la asignatura.
NOTA: En caso de volver al confinamiento, las pruebas de evaluación (tanto continua como final) se
realizarán de forma telemática a través de cuestionarios, entrevistas y/o entregas de eGela y mediante conexión BBC.
Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea
La segunda convocatoria consiste en completar los trabajos no entregados.NOTA: En caso de volver al confinamiento, la prueba de evaluación final se realizará de forma telemática a través de cuestionarios, entrevistas y/o entregas de eGela y mediante conexión BBC.
Irakasgai-zerrenda
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.
Bibliografia
Nahitaez erabili beharreko materiala
El material disponible en el aula virtual (eGela) de la asignatura.Oinarrizko bibliografia
1.1 “Digital Image Processing”, Gonzalez and Woods
El curso se basa principalmente en el libro de Gonzalez and Woods, “Digital Image Processing”. Los autores tienen disponible una página web con las diferentes versiones del libro en la cual también se pueden encontrar tutoriales y una extensa bibliografia sobre la materia.
También desde esa página se pueden descargar las imágenes que se usan en el libro “Digital Image Processing” (3e) de Gonzalez y Woods. Las imágenes están organizadas por capítulos por lo que cuando utilicemos una imagen especificaremos en qué capitulo del libro se encuentra.
1.2 “Introduction to Image Processing Using R”, Alejandro C. Frery, Talita Perciano
En este libro los ejemplos de procesamiento de imagen están realizados en R y se puede obtener en formato pdf en la biblioteca.
1.3 Aprendizaje del Procesamiento de imagen. (HIPR2)
En la página IMAGE PROCESSING LEARNING RESOURCES HIPR2 se encuentran diferentes métodos de procesamiento de imágenes ilustrados con ejemplos.