Estudia > Oferta formativa > Oferta d'assignatures > Detall de l'assignatura
Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
UdG 30 anys
Tancar
Menú

Estudia a la UdG

Dades generals

Curs acadèmic:
2021
Descripció:
Mètodes per la percepció visual: calibració de càmeres, primitives d'imatge, transformacions planes, el problema de la correspondència, estèreovisió, reconstrucció 3D.
Crèdits ECTS:
5

Grups

Grup EB

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
Idioma de les classes:
Català (80%), Anglès (20%)

Competències

  • CB02 Planificar i organitzar les propostes i projectes
  • CB03 Aplicar criteris de qualitat a les propostes i / o projectes
  • CB09 Plantejar i resoldre problemes matemàtics i físics que es plantegen en l'enginyeria
  • CT01 Utilitzar la llengua anglesa
  • CT02 Treballar en equip
  • CT03 Comunicar-se oralment i per escrit
  • CT04 Avaluar la sostenibilitat de les propostes i actuacions pròpies
  • CT06 Dissenyar propostes creatives
  • CES2 Analitzar problemes computacionals i desenvolupar solucions algorísmiques acord
  • CES3 Descriure la anatomofisiologia humana i comprendre els processos fisiopatològics per facilitar la seva descripció a través de senyals i imatges biomèdiques
  • CES4 Desenvolupar algoritmes per al tractament i anàlisi de senyals i imatges biomèdiques
  • CES9 Especificar, dissenyar i avaluar sistemes assistits per ordinador i robotitzats; especialment els d'intervenció quirúrgica

Continguts

1. Introducció

2. Sensors òptics

3. 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

          3.4. Transformacions basades en els veïns

                    3.4.1. Filtres

                    3.4.2. Eliminació de soroll: filtre passa baixos, filtre de la mitja

                    3.4.3. Detecció de contorns (utilització del gradient)

                    3.4.4. Detecció de LRV i LRH

                    3.4.5. Models de color

4. Detecció de Punts d’Interés

          4.1. Concepte de Vértex

          4.2. Mètode de Harris

          4.3. Propietats del detector de Harris

5. Detecció de Correspondències

          5.1. El problema de la correspondència

          5.2. Detector de keypoints de SIFT

          5.3. Descriptor SIFT

          5.4. Anàlisi de resultats utilitzant SIFT

6. Utilització d’Homografies

          6.1. Jerarquia de transformacions planes

          6.2. Situacions en que es poden aplicar Homografies

          6.3. Com calcular una homografia a partir de correspondències

7. Detecció d’outliers

          7.1. Concepte d’outlier

          7.2. Algoritme RANSAC

8. Visió estereoscòpica

          8.1. Modelatge de càmeres

                    8.1.1. Paràmetres intrínsecs

                    8.1.2. Paràmetres extrínsecs

          8.2. Calibració de càmeres

          8.3. Estèreo-visió

          8.4. Geometria Epipolar

          8.5. Estimació del 3D

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total
Anàlisi / estudi de casos 52,00 63,00 0 115,00
Resolució d'exercicis 0 10,00 0 10,00
Total 52,00 73,00 0 125

Bibliografia

  • David Vernon (1991). Machine vision : automated visual inspection and robot vision. Prentice-Hall. Catàleg
  • Richard Hartley and Andrew Zisserman (2003). Multiple view geometry in computer vision (2a). Cambridge University Press. Catàleg
  • Yi Ma ... [et al.] (2004). An Invitation to 3-D vision : from images to geometric models. Springer. Catàleg

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable
Realització de les sessions pràctiques 30% Resolució de problemes pràctics (Labs)
30 No
Realització de problemes a casa 10% problemes resolts a casa individualment i enviats al professor per avaluar 10 No
Examens d'avaluació continua de l'assignatura 20% Examen 1
40% Examen 2
60

Qualificació

30% Resolució de pràctiques (Labs)
10% Problemes lliurats
20% Examen 1
40% Examen 2

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
L'assistència a les proves de laboratori és obligatòria. Si hi ha cap falta injustificada l'estudiant no serà avaluat d'aquella part.

Avaluació única:
Realització d'un examen de continguts teòrics i pràctics de l'assignatura. Per tal de poder-lo realitzar, caldrà entregar primer dues pràctiques alternatives que es proporcionaran a l'estudiantat que opti per l'avaluació única.

En relació amb els continguts pràctics de l'assignatura, en aquest examen també es podràn demanar a l’estudiantat qüestions referents a les eines que s'utilitzen per a la realització de les pràctiques.

S'organitzarà una trobada on el professors podrà fer les preguntes que consideri convenients sobre les pràctiques lliurades.

Perquè l’estudiantat es pugui acollir a l’avaluació única, cal que ho sol·liciti dins dels terminis fixats i amb els procediments i criteris establerts per la Comissió de govern del centre.

Requisits mínims per aprovar:
Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0

Tutoria

No hi ha horari establert de tutories. Per demanar una tutoria amb el professor s'ha de fer servir el correu electrònic.

Les tutories es portaran a terme en el format que resulti més adequat (correu electrònic, videotrucada, etc).

S'organitzaran sessions especials de tutoria, fins i tot grupals, si es considera necessari.

Comunicacio i interacció amb l'estudiantat

La comunicació del professor amb els estudiants es farà sempre per correu electrònic i moodle.

El material de l'assignatura estarà disponible al moodle.

Els lliuraments es realitzaran per moodle.

En alguns temes es farà servir la metodologia de "flipped classroom". En aquest cas, el recurs docent utilitzat en alguns temes son vídeos comentats realitzats pel professor que s'han de visualitzar a casa, i després hi haurà una sessió presencial per resoldre dubtes.


Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.