INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY

CAMPUS CIUDAD DE MÉXICO
 
 
E-95-015.  Procesamiento Digital de Señales
Requisito.
  
Objetivos del Curso
Lograr que el alumno desarrolle con la ayuda de los principios matemáticos de cursos previos la capacidad de resolver problemas o voz. Podrá igualmente compartir estos métodos con técnicas innovativas, como la morfología matemática, las onditas o las redes neuronales.
 
Metodología
El profesor expondrá los temas y su aplicación.
Los alumnos realizarán tareas que refuercen lo visto en el salón de clase.
Los alumnos efectuarán lecturas de artículos relacionados con los temas vistos en clase.
Los alumnos realizarán un proyecto de investigaciones de información que apoyen los conocimientos expuestos en clase.
 
Programa

Sesión

Fecha

Temas y Subtemas

Bibliografía

1, 2
 
Introducción
Representación digital de Señales
Elementos de procesamiento digital de señales:Adquisición, almacenamiento, procesamiento
Principios de Linux
Khoros: lenguaje de programación visual

3, 4
 
Fundamentos
Elementos de percepción visual: El ojo humano
Colores y niveles de gris
Muestreo y cuantización: los pixels
Geometría de la imagen
Pre-procesamientos: Histograma

5, 6


 
Transformaciones de imágenes
Transformada de Fourier
Transformada de Fourier en dos dimensiones
Otras transformadas

7, 8
 
Pre-procesamientos: Filtros espaciales y filtros frecuenciales
Filtros espaciales: Filtros lineales y no-lineales (pasabajas y pasaaltas)
Filtros frecuenciales: (pasabajas y pasaaltas)

9, 10
 
Primer examen Parcial

11,


 
Compresión de imagen
Elementos de teoría de la Información

12, 13
 
Compresión libre de errores
Compresión con y sin pérdidas

14, 15
 
Tema especial: Onditas
Tema especial: Fundamentos de Voz

16, 17
 
Segundo Examen Parcial

18


 
Segmentación de imagen
Detección de discontinuidades
Detección de umbral

19, 20
 
Morfología Matemática
  • Caso Binario: Erosión, dilatación, opening, closing
  • Caso niveles de gris: Erosión, dilatación, opening, closing

21
 
Tema especial: Redes Neuronales & Imagen</B>

22, 23
 
Representación y descripción
Esquemas de representación
Descriptores de contornos
Descriptores de regiones

24, 25
 
Tema especial: Aplicaciones
Teledetección y Sistemas de Información Geográfica
Bioingeniería; Robótica

26, 27
 
Tercer Examen Parcial

28, 29
 
Telecomunicaciones, Reconocimiento de caracteres

30
 
Reconocimiento de voz

 
 


  1. Introducción
    2.
    Representación digital de Señales
    Elementos de procesamiento digital de señales: Adquisición, almacenamiento, procesamiento
    Principios de Linux
    Khoros: lenguaje de programación visual
  2. Fundamentos


    3. Elementos de percepción visual: El ojo humano
    Colores y niveles de gris
    Muestreo y quantización: los pixels
    Geometría de la imagen
    Pre-procesamientos:
    - Histograma
  3. Transformaciones de imágenes

    4. Transformada de Fourier
    Transformada de Fourier en dos dimensiones
    Otras transformadas

  4. Pre-procesamientos: Filtros espaciales y filtros frecuenciales

    5. Filtros espaciales: Filtros lineales y no-lineales (pasabajas y pasaaltas)
    Filtros frecuenciales: (pasabajas y pasaaltas)
  5. Compresión de imagen

    6. Elementos de teoría de la Información
    Compresión libre de errores
    Compresión con y sin pérdidas
  6. Tema especial: Onditas

  7. Tema especial: Fundamentos de Voz

  8. Segmentación de imagen

    9. Detección de discontinuidades
    Detección de umbral
  9. Tema especial: Redes Neuronales & Imagen

    10.  
  10. Representación y descripción

    11. Esquemas de representación
    Descriptores de contornos
    Descriptores de regiones
  11. Tema especial: Aplicaciones

Teledetección y Sistemas de Información Geográfica
Bioingeniería
Robótica
Telecomunicaciones
Reconocimiento de caracteres
Reconocimiento de voz
 
 
 
 
 
 
Políticas de evaluación
Primer parcial 20%
Segundo parcial 20%
Tercer parcial 20%
Examen Final 25%
Tareas y trabajos 15%
TOTAL 100%
Los exámenes se efectuarán sólo el día especificado y por ningún motivo fuera de estas fechas.
IMPORTANTE:
Se realizará un examen de conocimientos previos que tendrá un valor de 20% del primer parcial.
A lo largo del curso se desarrollará un proyecto que tendrá un valor del 40% de los exámenes parciales así como del examen final. Será necesario realizar un poster de exposición (estilo congreso) acerca del trabajo y tendrá un valor de 40% de las tareas y trabajos.
Las tareas (en general análisis de artículos especializados) se deberán entregar en hojas tamaño carta, (pueden ser reciclables) con los datos de portada, indicando el nombre del curso, el tema y número de tarea, nombre del profesor, nombre y matrícula del alumno. Las hojas se entregarán engrapadas y sin carpeta. Nota: No se recibirá ninguna tarea por fuera de las fechas que se indiquen.
La copia en exámenes y tareas está penalizada. Si se detecta copia en exámenes parciales se sancionará la primera vez con 1.0 (uno) en la calificación correspondiente al parcial. Si hay reincidencia en exámenes posteriores o en el examen final, se penalizará con 1.0 (uno) en la calificación final de la materia.
Se pide puntualidad, no se permitirá la entrada a clase a ningún alumno después de las 11h:35
 
 
Bibliografía básica
Libros:
WDL Publications. Ottawa Canada.1991.
 
Bibliografía de apoyo
Artículos:
[1] Bloch.I., Maitre .H, ‘Constructing a Fuzzy Mathematical Morphology: Alternative Ways’. IEEE. International Conference on Fuzzy Systems. 1993. pp 1303-1308.
[2] Bloch.I., ‘Some aspects of Dempster Shafer evidence theory for classification of multi-modality medical images taking partial volume effect into account ’. Pattern Recognition Letters. N°17, 1996. pp 905-919
[3] Bloch.I., ‘Information Combination Operators for Data Fusion: A Comparative Review with Classification’. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans. Vol 26, N°1, 1996. pp 52-67.
[4] Brink A.D. " Grey Level Thresholding of Images using a correlation criterion", Pattern Recognition Letters 9 pp 335-341 1989
[5] Brink A.D. " Comments on grey-level thresholding of images using a correlation criterion", Pattern Recognition Letters 12 1991 pp 91.92
[6] Eastman. J. R., Fulk. M., ‘ Long Sequence Time Series Evaluation Using Standardized Principal Components’. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. Vol 59, N° 6, Juin 1993, pp 991-996.
[7] Friel J.J, Prestridge E.B," Grain Sizing by Image Analysis" Advanced Materials & Processes . Feb 1991
[8] Leu J.G, Yau H.L, "Detecting the Dislocations in Metal Crystals from Microscopic Images", Pattern Recognition Vol 24 N° 1 pp 41-56, 1991
[9] Schonfeld D.,Goutsias J.," Optimal Morphological Pattern Restoration from Noisy Binary Images", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 13 N°1 Janvier 1991
[10] Maragos P., Ziff R., "Threshold Superposition in Morphological Image Analysis Systems", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 12 N°5 Mai 1990
[11] Heijmans H., "Theoretical Aspects of Gray-Level Morphology", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 13 N° 6 Juin 1991
[12] Jang B.K, Chin R., "Analysis of Thinning Algorithms Using Mathematical Morphology", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 12 N° 6 Juin 1990.
[13] Parra. G. A., Mouchot. M. C., Roux. C., 'A Remote Sensing Monitoring and Estimating Release of Carbon System in Tropical Savannas'. IGARSS. Julio 10-14. Firenze. Italy.1995.
[14] Parra. G. A., Mouchot. M. C., Roux. C., ,‘A Multitemporal Land-cover Change Analysis Tool using Change Vector and Principal Component Analysis’. IGARSS. Lincoln, Nebraska, USA. 1996.
[15] Parker J.R, " Gray Level Thresholding in Badly Iluminates Images.", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 13 N° 6 Juin 1990.
[16] Restrepo. A., Hincapie. G., Parra. G. A., 'On the detection of edges using Order Statistic Filters'. IEEE International Conference on Image Processing. Austin Texas. USA. 1994.
 
Recursos de internet
Khoral Research http://www.khoral.com/core.html
Microimages http://www.microimages.com
Gretsi http://www.ircyn.prd.fr/gretsi/
ENST Bretagne http://www.enst-bretagne.fr/