Ejercicios Resueltos de Visión por Computador

Pajares Martinsanz, Gonzálo / De La Cruz Garcia, Jesús M. / Fernandez Gomez, Eva I.

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El objetivo de este libro es proporcionar una ayuda para la comprensión de los conceptos de Visión por Computador que aborda. Se trata de un ibro totalmente práctico donde se proponen ejercicios resueltos que el lector puede seguir perfectamente paso a paso. Este seguimiento puede hacerse simultáneamente también a través de los programas que se incluyen en el CD-ROM en un lenguaje de muy fácil programación como es MATLAB. El lector encuentra en el libro los conceptos teóricos básicos para abordar los ejercicios propuestos. No obstante, cuando requiera una mayor profundización de los mismos se le ofrece el libro Visión por Computador también de RA-MA, que aborda los contenidos teóricos desde una amplia y completa perspectiva. Forman ambos libros un material de gran utilidad para los lectores que se dediquen a temas relacionados con el tratamiento de imágenes digitales, la Visión por Computador o Visión Artificial. Los conceptos y ejercicios se abordan desde los principios más elementales hasta progresivamente abordar aquellos de más alto nivel. No se requiere una formación previa en la materia, por lo que va dirigido tanto a quienes inician su estudio en la misma como a quienes poseen una experiencia en ella. Así, los estudiantes de materias técnicas o los profesionales en sus respectivas industrias encontrarán en este libro una referencia de interés.

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Índice

AUTORES PRÓLOGO CAPÍTULO 1. REPRESENTACIÓN DE IMÁGENES 1.1 Introducción 1.2 Representación de imágenes digitales 1.3 Resolución espacial y en intensidad 1.4 Perfiles de intensidad 1.5 Operaciones sobre el contenido de las imágenes 1.6 Ejercicios resueltos 1.6.1 Representación de imágenes digitales 1.6.2 Resolución espacial y en intensidad 1.6.3 Perfiles de intensidad 1.6.4 Operaciones sobre el contenido de las imágenes CAPÍTULO 2. TRANSFORMACIÓN DEL DOMINIO 2.1 Introducción 2.2 La transformada discreta de Fourier 2.3 Filtrado espacial de imágenes digitales 2.4 La transformada del coseno 2.5 Transformada de wavelets 2.6 La transformada de componentes principales 2.7 Ejercicios resueltos 2.7.1 La transformada discreta de Fourier 2.7.2 Filtrado espacial de imágenes digitales 2.7.3 La transformada del coseno 2.7.4 Transformada de wavelets 2.7.5 La transformada de componentes principales CAPÍTULO 3. TRANSFORMACIONES GEOMÉTRICAS 3.1 Introducción 3.2 Conceptos geométricos básicos 3.3 Interpolación 3.3.1 Interpolación por vecino más próximo 3.3.2 Interpolación bilineal 3.3.3 Interpolación bicúbica 3.4 Transformaciones elementales 3.4.1 Traslación 3.4.2 Rotación 3.4.3 Escalado 3.4.4 Composición de transformaciones elementales 3.5 Generalización de las transformaciones 3.5.1 Transformadas generales 3.5.2 Transformada afín 3.5.3 Registro entre imágenes 3.5.4 Inclinación y perspectiva 3.6 Deformaciones 3.7 Ejercicios resueltos 3.7.1 Interpolación 3.7.2 Transformaciones elementales 3.7.3 Deformaciones CAPÍTULO 4. OPERACIONES: ARITMÉTICAS, LÓGICAS Y MORFOLÓGICAS 4.1 Introducción 4.2 Operaciones aritméticas y lógicas 4.3 Operaciones morfológicas 4.3.1 Dilatación 4.3.2 Erosión 4.3.3 Apertura y cierre 4.3.4 Extracción de bordes 4.3.5 Dilatación y erosión en imágenes de grises 4.4 Ejercicios resueltos 4.4.1 Operaciones aritméticas 4.4.2 Operaciones lógicas 4.4.3 Operaciones morfológicas CAPÍTULO 5. SUAVIZADO Y REALZADO 5.1 Introducción 5.2 Operaciones de vecindad 5.3 Suavizado: filtros de orden 5.3.1 Filtrado de la mediana 5.3.2 Filtrado de la moda 5.3.3 Filtrado de máximos y mínimos 5.3.4 Filtro del punto medio y medio alfa recortado 5.4 Suavizado: filtros de medias 5.5 Suavizado: filtrado adaptativo 5.6 Histograma: modificación 5.6.1 Expansión del histograma 5.6.2 Contracción del histograma 5.6.3 Desplazamiento del histograma 5.7 Histograma: ecualización 5.8 Histograma: correspondencia 5.9 Transformaciones radiométricas 5.10 Filtrado del ruido de speckle 5.10.1 Filtro de Kuan 5.10.2 Filtro de Lee 5.10.3 Filtro Gamma 5.10.4 Filtro de Frost 5.10.5 Filtro de Oddy 5.11 Ejercicios resueltos 5.11.1 Suavizado: filtros de orden 5.11.2 Suavizado: filtros de medias 5.11.3 Suavizado: filtro adaptativo 5.11.4 Histogramas: modificación 5.11.5 Histogramas: ecualización 5.11.6 Histogramas: correspondencia 5.11.7 Transformaciones radiométricas 5.11.8 Filtrado: ruido speckle CAPÍTULO 6. FUNDAMENTOS DEL COLOR 6.1 Introducción 6.2 Modelos de color 6.2.1 El modelo RGB 6.2.2 El modelo CMY 6.2.3 El modelo YIQ 6.2.4 Conversión de RGB a HSI 6.2.5 Conversión de HSI a RGB 6.3 Pseudocolor 6.3.1 Rodajas de intensidad 6.3.2 Transformación del nivel de gris a color 6.4 Ejercicios resueltos 6.4.1 El modelo RGB 6.4.2 El modelo CMY 6.4.3 El modelo YIQ 6.4.4 Conversión de RGB a HSI 6.4.5 Conversión de HSI a RGB 6.4.6 Pseudocolor: rodajas de intensidad 6.4.7 Pseudocolor: transformación CAPÍTULO 7. EXTRACCIÓN DE BORDES, REGIONES Y PUNTOS DE INTERÉS 7.1 Introducción 7.2 Bordes: operadores primera derivada 7.2.1 Gradiente de una imagen 7.2.2 Operadores de Sobel 7.2.3 Operador de Prewitt 7.2.4 Operador de Roberts 7.2.5 Máscaras de Kirsch 7.2.6 Máscaras de Frei-Chen 7.3 Bordes: operadores segunda derivada 7.3.1 Operador Laplaciana 7.3.2 Operador Laplaciana de la Gaussiana 7.4 Puntos de interés 7.5 Regiones: umbrales 7.5.1 Binarización de umbral 7.5.2 Selección de umbral óptimo 7.5.3 Método de Otsu 7.5.4 Método de Ridler-Calvard 7.6 Regiones: crecimiento y división 7.6.1 Crecimiento mediante adición de píxeles 7.6.2 División y fusión 7.7 Ejercicios resueltos 7.7.1 Bordes: gradiente de una imagen 7.7.2 Bordes: operadores de Sobel 7.7.3 Bordes: operador de Prewitt 7.7.4 Bordes: operador de Roberts 7.7.5 Bordes: máscaras de Kirsch 7.7.6 Bordes: máscaras de Frei-Chen 7.7.7 Bordes: operador Laplaciana 7.7.8 Bordes: operador Laplaciana de la Gaussiana 7.7.9 Puntos de interés 7.7.10 Regiones: umbrales 7.7.11 Regiones: crecimiento y división CAPÍTULO 8. DESCRIPCIÓN DE CONTORNOS, REGIONES Y SUPERFICIES 3D 8.1 Introducción 8.2 Bordes: líneas rectas 8.3 Regiones 8.4 Superficies 3D 8.5 Ejercicios resueltos CAPÍTULO 9. CLASIFICACIÓN I: REDES NEURONALES Y MÁQUINAS DE VECTORES SOPORTE 9.1 Introducción 9.2 El perceptrón 9.3 La red retropropagación 9.4 Algoritmo generalizado de Lloyd 9.5 Mapas autoorganizativos 9.6 Cuantización vectorial 9.7 Máquinas de vectores soporte 9.8 La red de Hopfield 9.9 Ejercicios resueltos CAPÍTULO 10. CLASIFICACIÓN II: RECONOCIMIENTO ESTADÍSTICO 10.1 Introducción 10.2 Agrupamiento borroso 10.3 Clasificador paramétrico: Bayesiano 10.4 Clasificador no paramétrico: ventana de Parzen 10.5 Ejercicios resueltos CAPÍTULO 11. VISIÓN ESTEREOSCÓPICA 11.1 Introducción 11.2 Geometría del sistema estereoscópico 11.3 Extracción de características 11.4 Correspondencia estereoscópica 11.5 Ejercicios resueltos CAPÍTULO 12. FORMAS A PARTIR DE LA INTENSIDAD 12.1 Introducción 12.2 Ecuación de reflectancia 12.3 Estéreo fotométrico 12.4 Obtención del albedo y la dirección de iluminación 12.5 Método variacional para obtención del gradiente 12.6 Reconstrucción de la superficie a partir del gradiente 12.7 Ejercicios resueltos CAPÍTULO 13. MOVIMIENTO 13.1 Introducción 13.2 Estima del flujo óptico 13.4 Filtro de Kalman: seguimiento y predicción en secuencias 13.5 Ejercicios resueltos CAPÍTULO 14. FUSIÓN DE IMÁGENES 14.1 Introducción 14.2 Multiresolución 14.3 Mezcla de coeficientes 14.4 Ejercicios resueltos APÉNDICE: CONTENIDO DEL CD-ROM BIBLIOGRAFÍA ÍNDICE ALFABÉTICO

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