1. Tema 1: Introducció.
1.1. Què és la visió per computador?
1.2. Aplicacions de l'anàlisi i el processament d'imatges
1.3. Objectius de l'assignatura
2. Tema 2: La formació de la imatge.
2.1. Introducció.
2.2. Adquisició i representació d'imatges.
3. Tema 3: Fonaments del processament digital d'imatges.
3.1. Introducció.
3.1.1. Mètodes de domini espacial.
3.1.2. Mètodes de domini freqüencial.
3.2. Histograma d'una imatge.
3.3. Transformacions basades en l'histograma.
3.3.1. Equalització d'histograma (Contrast stretching).
3.3.2. Llindarització (Thresholding).
3.3.3. Eliminació del soroll per suma d'imatges.
3.3.4. Background substraction.
3.4. Transformacions basades en els veïns.
3.4.1. Filtres.
3.4.2. Eliminació de soroll: filtre passa baixos, filtre de la mitjana.
3.4.3. Detecció de contorns (utilització del gradient).
3.4.4. Detecció de LRV i LRH.
3.4.5. Morfologia matemàtica
4. Tema 4. Image segmentation (Segmentació d'imatges)
5. Tema 5. Color space transformations (Transformacions de l'espai de color).
6. Tema 6. Texture analysis (utilització de textures).
7. Tema 7. Classification
8. Tema 8: Aplicacions a l'entorn industrial.
8.1. Introducció: inspecció, localització i identificació.
8.2. Reconeixement de formes.
8.2.1. Template Matching.
8.2.2. Reconeixement de patrons per tècniques estadístiques.
8.2.3. Reconeixement per tècniques estructurals
L'avaluació de l'assignatura està composta de 2 grans blocs: l'activitat "lecture activity" i les pràctiques.
Per a l'avaluació de la "lecture activity" es tindrà en compte el treball realitzat durant totes les setmanes, el seguiment fet, la presentació feta, així com el material generat (40%). Les pràctiques valdran el 60% restant de la nota.
Criteris específics de la nota «No Presentat»:
La no realització d'activitats avaluables.