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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD VICERRECTORIA ACADEMICA Y DE INVESTIGACIÓN FORMATO DE SYLLABUS

1. INFORMACIÓN GENERAL DEL CURSO ESCUELA O UNIDAD: Escuela de Ciencias Básicas, Tecnologías e Ingenierías

SIGLA: ECBTI

NIVEL: Pregrado CAMPO DE FORMACIÓN: Disciplinar CURSO: TRATAMIENTO DE IMÁGENES

CODIGO: 208054

TIPO DE CURSO: Metodológico N° DE CREDITOS: 3

N° DE SEMANAS: 16

CONOCIMIENTOS PREVIOS: Tratamiento Digital de Señales. Fundamentos en Matlab CONOCIMIENTOS QUE SE ESPERA DESARROLLEN LOS ESTUDIANTES: Reconocimiento y aplicación general de técnicas de mejoramiento de imágenes a través de la herramienta de Matlab. DIRECTOR DEL CURSO: Luis Martínez Santana

F-8-6-4

Diseña: Luis Martínez Santana

FECHA DE ELABORACIÓN: Diciembre 7 de 2015

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DESCRIPCIÓN DEL CURSO: El curso de Tratamiento de imágenes hace parte del campo de formación Disciplinar y está dirigido al estudio de imágenes, adquisición, almacenamiento, procesamiento, filtros, segmentación, entre otros temas, que permiten orientar al conocimiento general de técnicas de mejoramiento de la imagen mediante fundamento teórico y práctico, haciendo uso de herramienta básica de MATLAB y tomando como estrategia didáctica el Aprendizaje basado en proyectos. El curso corresponde a tres (3) créditos académicos compuesto por tres (3) unidades para desarrollarse en 16 semanas las cuales comprenden: Unidad 1. Conceptos básicos asociados a la formación, representación, propiedades y almacenamiento de imágenes digitales. Unidad 2. Procesamiento digital de la imagen, basado en el mejoramiento mediante filtros en el dominio del tiempo y frecuencia. Unidad 3. Segmentación de imágenes, con el fin de separar objetos de interés del resto de la imagen mediante técnicas de detección de bordes, textura y contornos.

Además, el estudiante encontrará los referentes bibliográficos necesarios para apoyar el aprendizaje, elementos multimedia y enlaces de apoyo que fortalecerán las competencias esperadas.

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1. INTENCIONALIDADES FORMATIVAS Propósito:   

El estudiante creará una estructura de conocimiento que le permitirán adquirir, manipular, interpretar y almacenar imágenes. El estudiante desarrollará habilidades en el procesamiento de imágenes manipuladas en el tiempo y la frecuencia, aplicando fundamentos teórico-prácticos utilizando como herramienta de software Matlab (MATrix LABoratory) El estudiante fortalecerá técnicas de segmentación de imágenes mediante conceptos y ejemplos de algoritmos en Matlab

Competencias generales del curso:   

El estudiante reconoce y clasifica tipos de Imágenes, operaciones geométricas y almacenamiento de imágenes básicas para administrarlas en diferentes ámbitos. El estudiante maneja y elije diferentes tipos de filtros como solución al mejoramiento de una imagen Digital. El estudiante compara y ejecuta técnicas de separación de objetos de una imagen con el uso de Matlab

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2. CONTENIDOS DEL CURSO Esquema del contenido del curso:

TRATAMIENTO DE IMÁGENES

FUNDAMENTOS DE LA IMÁGEN

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES

SEGMENTACIÓN DE LA IMÁGEN

Conceptos Básicos

Filtros

Bordes

Formación De La Imágen

Restauración

Texturas

Operaciones Básicas

Umbralización

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Nombre de la unidad

Contenidos de aprendizaje Conceptos Básicos 1. Introducción y definición de la imagen digital. 2. Representación Digital. 3. Etapas del procesamiento.

UNIDAD 1 Fundamentos de la imagen.

Formación de las imágenes. 1. Tipos de Imagen. 2. Muestreo y Cuantificación. 3. Almacenamiento de Imágenes.

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Referencias Bibliográficas Requeridas Maria Petrou and Panagiota Bosdogiann. (2010). Image Processing: The Fundamentals. Baffis Lane, Chichester: John Wiley & Sons Ltd. Págs 1-21. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/2016-1/unidad_1/Image_Processing.pdf Boris Escalante Ramírez. (2006). Procesamiento Digital de Imágenes. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/2016-1/unidad_1/Introduccion.pdf Rafael Palacios Hielscher. (2003). Procesamiento Digital de Imágenes. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/20161/unidad_1/Procesamiento_digital_de_Imagenes.pdf Luis González Pérez. (2005). Tecnologías de la Información: Edición de imágenes. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/20161/unidad_1/Edicion_de_imagenes.pdf Jose Grimaldos. (2010). Tratamiento digital de imágenes: Capítulo 1. Preliminares. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/20161/unidad_1/Tratamiento_digital_de_imagenes-Capitulo_1.pdf Grupo de Topología Computacional y Matemática Aplicada. (2013).Compresión de imágenes. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/20161/unidad_1/Estandares_de_compresion_de_imagenes.pdf Grupo de Topología Computacional y Matemática Aplicada. (2013). Introducción a las imágenes digitales. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/20161/unidad_1/Topologia_digital.pdf

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Operaciones Básicas 1. Relaciones básicas entre Pixeles. 2. Operaciones geométricas.

Referencias bibliográficas complementarias

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Representación de las imágenes y operaciones.(2008). Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/20161/unidad_1/Representacion_de_las_imagenes_y_operaciones.pdf

José Benítez. (2011). Transformaciones Geométricas. Recuperado de: http://es.slideshare.net/jcbp_peru/utp-pdiyvasap8-transformaciones-geometricas Universidad Nacional de Quilmes. (2005). Comandos de MatLab utilizados para el procesamiento de imágenes. . Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/20161/unidad_1/Comandos_de_Matlab_para_el_procesamiento_de_imagen.pdf Jose Grimaldos. (2010). Tratamiento digital de imágenes: Capítulo 1. Preliminares. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/2016-1/unidad_1/Resolucion_de_Imagenes.pdf Filtros Maria Petrou and Panagiota Bosdogiann. (2010). Image Processing: The Fundamentals. Baffis Lane, Chichester: John Wiley & Sons Ltd. Págs 155-194. 1. Procesamiento en el Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/20161/unidad_1/Image_Processing.pdf dominio del espacio y la frecuencia

UNIDAD 2 Procesamiento de Imágenes

Restauración 1. Modelos de Ruido

Maria Petrou and Panagiota Bosdogiann. (2010). Image Processing: The Fundamentals. Baffis Lane, Chichester: John Wiley & Sons Ltd. Págs 193-264. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/2016-1/unidad_1/Image_Processing.pdf

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FORMATO DE SYLLABUS PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS

Referencias bibliográficas complementarias

CÓDIGO:

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Universidad Nacional de Quilmes. (2005). Comandos de MatLab utilizados para el procesamiento de imágenes. . Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/208054/20161/unidad_1/Comandos_de_Matlab_para_el_procesamiento_de_imagen.pdf Wen Sant. Filtro box, gaussiano, máximo y mínimo, mediana en Matlab (2011). Video recuperado de: https://www.youtube.com/watch?v=IJVea9E2XxE

UNIDAD 3 Segmentación de Imágenes

1. Bordes 2. Texturas 3. Umbralización

Referencias bibliográficas complementarias

Roy Davies.(2000) IMAGE PROCESSING FOR THE FOOD INDUSTRY. Stria in Machine Perception and Artificial Intelligence — VoL 37(2000).World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. Págs. 61-76 - Págs.79-85. Recuperado de: https://books.google.com.co/books?id=wnnb2qT7JpUC&printsec=frontcover&dq=IMAG E+PROCESSING+FOR+THE+FOOD+INDUSTRY&hl=es&sa=X&ved=0ahUKEwibxePm8_JAhXFWh4KHREiBAUQ6AEIGzAA#v=onepage&q=IMAGE%20PROCESSING%20FOR% 20THE%20FOOD%20INDUSTRY&f=false

Chávez Vázquez Alberto, Segmentación de Imágenes Digitales. (2013) Universidad autónoma del Estado de México. Recuperado de : https://www.youtube.com/watch?v=ew7eaBzMIRI

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3.

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ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

Unidad

Contenido de Aprendizaje

Entornos: *Información inicial *Conocimiento *Práctico Reconocimiento *Aprendizaje del Curso colaborativo *Evaluación y seguimiento *Gestión del estudiante

UNIDAD 1 Fundamentos de la imagen.

Conceptos Básicos 1. Introducción y definición de la imagen digital. 2. Representación Digital. 3. Etapas del procesamiento.

Competencia

El estudiante reconoce los elementos constitutivos del curso en AVA.

El estudiante comprende los conceptos básicos de la imagen Digital, identifica los diferentes tipos de imágenes y sus características. El estudiante

Indicadores de desempeño

Estrategia de Aprendizaje

Identifica los elementos constitutivos de los entornos de aprendizaje del curso Tratamiento de Imágenes

Actividad de tipo individual.

El estudiante se apropia de conceptos básicos de la imagen Digital su representación y sus aplicaciones

Aprendizaje basado en proyectos. En esta estrategia la actividad académica se desarrolla en torno a la discusión de un problema.

Identifica y detalla los tipos de imagen digital haciendo uso de conceptos sobre muestreo y

N° de Sem

2

La estrategia se desarrollará en 3 fases, las cuales se abordaran así:

5

Evaluación Criterios de evaluación

Propósito

Pondera ción

Lograr que el estudiante explore el curso en entorno AVA, los contenidos del mismo y realizar un diagnóstico de los conocimientos previos que tiene los estudiantes.

Reconocimiento y Pre-saberes: El estudiante reconoce el curso en AVA y sus contenidos

5%

Determinar la comprensión que el estudiante tiene de los Fundamentos de la imagen planteados en el curso.

1. Comprende los conceptos, formación de imágenes y operaciones Básicas.

20%

Incentivar al estudiante para

Trabajo colaborativo: Discute y diseña dentro del grupo

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FORMATO DE SYLLABUS PROCEDIMIENTO RELACIONADO: DISEÑO DE CURSOS

Formación de las imágenes. 1. Tipos de Imagen. 2. Muestreo y Cuantificación Operaciones Básicas 1. Relaciones básicas entre Pixeles. 2. Operaciones geométricas. 3.Almacenamient o de Imágenes

conoce y entiende las diferentes operaciones geométricas y sus procesos de almacenamiento.

cuantificación Identifica y manipula operaciones orientadas a imágenes mediante Matlab.

Fase 1: Planteamiento desarrollo del proyecto, recopilación de información y área de aplicación. Fase 2: Estudio y análisis de las técnicas de mejoramiento de la imagen mediante investigación de filtros y ruidos Fase 3: Definición tipo de técnica de segmentación y diseño del algoritmo final en Matlab

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desarrollar trabajo en equipo. Incentivar la investigación y búsqueda de soluciones a problemas reales.

el tipo de técnica que será posteriormente aplicado al proyecto

Para esta unidad se trabajará: Fase 1: Planteamiento desarrollo del proyecto, recopilación de información y área de aplicación. Actividad Individual – Identificar conceptos de la imagen que soportan el desarrollo del proyecto.

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Filtros 1. Procesamiento en el dominio del espacio y la frecuencia

Restauración 1. Modelos de Ruido UNIDAD 2 Procesamiento de Imágenes

El estudiante conoce e identifica los diferentes tipos de filtros y transformadas aplicadas al mejoramiento de la imagen tanto en dominio del espacio como en frecuencia El estudiante conoce los tipos de ruido y aplica técnicas de mejoramiento para su eliminación.

El estudiante identifica las ventajas y detalla las características de los diferentes tipos filtros y es capaz de implementarlos en Matlab

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Lección evaluativa de los temas de la unidad 2

Identificar si el estudiante diferencia filtros y ruidos en el procesamiento de imágenes haciendo uso de la herramienta de Matlab.

Aprendizaje basado en proyectos. Fase 2: Estudio y análisis de las técnicas de mejoramiento de la imagen mediante investigación de filtros, ruidos necesarios para el desarrollo del proyecto. (Tipo grupal).

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5

El estudiante entregará un informe de acuerdo a lo indicado en la guía integradora – Unidad 2. El estudiante debe participar constantemente en el foro colaborativo.

Trabajo individual El estudiante desarrolla el ejercicio práctico planteado para la Unidad 2. Trabajo colaborativo: Discute y diseña dentro del grupo el tipo de técnica que será posteriormente aplicado al proyecto. .

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25%

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1. Bordes UNIDAD 3 Segmentación de Imágenes

2. Texturas 3. Umbralización

Evaluación final

Actividades en: Fase 1: Planteamiento desarrollo del proyecto, recopilación de información y área de aplicación. Fase 2: Estudio y análisis de las técnicas de mejoramiento de la imagen mediante investigación de filtros y ruidos Fase 3: Definición tipo de técnica de segmentación y diseño del algoritmo final en Matlab.

El estudiante analiza y separa objetos en una imagen digital mediante el uso de software matemático. El estudiante genera un documento donde recolecta información del proyecto y un video explicando la solución aplicada al proyecto.

El estudiante contextualiza los conceptos de segmentación utilizando técnicas de detección de Bordes, texturas y umbralización haciendo de uso de Matlab El estudiante realiza la presentación del proyecto final por medio de un video donde explica claramente como aplico los contenidos vistos en el curso

Fase 3: Definición tipo de técnica de segmentación y diseño del algoritmo final en Matlab. (Tipo grupal)

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4

Aprendizaje basado en proyectos.

El estudiante reconoce las técnicas usadas para seleccionar objetos de una imagen digital

Trabajo colaborativo: Discute y diseña dentro del grupo el tipo de técnica y algoritmo aplicado al proyecto.

25%

Recopilar, organizar y publicar información relacionada con el desarrollo y solución del proyecto

La evaluación final desarrolla la fase de evaluación y acreditación.

2

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25%

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4. ESTRUCTURA DE EVALUACIÓN DEL CURSO Tipo de evaluación Ponderación Autoevaluación Coevaluación Activación de Reconocimiento Actividades Unidad 1  Individual-10%  Trabajo Colaborativo-10% Actividades Unidad 2 Heteroevaluación  Individual-15%  Trabajo Colaborativo-10% Actividades Unidad 3  Individual-15%  Trabajo Colaborativo-10% Proyecto Final Total 100%

5% 20%

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Formativa Formativa

Puntaje Máximo

25 100

25%

125

25%

125

25%

125 500 puntos

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