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Ejercicios Resueltos de Visión por Computador
Gonzalo Pajares Martinsanz
(Autor)
·
Ra-Ma
· Tapa Blanda
Ejercicios Resueltos de Visión por Computador - Gonzalo Pajares Martinsanz
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Reseña del libro "Ejercicios Resueltos de Visión por Computador"
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.AUTORESPRÓLOGOCAPÍTULO 1. REPRESENTACIÓN DE IMÁGENES1.1 Introducción1.2 Representación de imágenes digitales1.3 Resolución espacial y en intensidad1.4 Perfiles de intensidad1.5 Operaciones sobre el contenido de las imágenes1.6 Ejercicios resueltos1.6.1 Representación de imágenes digitales1.6.2 Resolución espacial y en intensidad1.6.3 Perfiles de intensidad1.6.4 Operaciones sobre el contenido de las imágenesCAPÍTULO 2. TRANSFORMACIÓN DEL DOMINIO2.1 Introducción2.2 La transformada discreta de Fourier2.3 Filtrado espacial de imágenes digitales2.4 La transformada del coseno2.5 Transformada de wavelets2.6 La transformada de componentes principales2.7 Ejercicios resueltos2.7.1 La transformada discreta de Fourier2.7.2 Filtrado espacial de imágenes digitales2.7.3 La transformada del coseno2.7.4 Transformada de wavelets2.7.5 La transformada de componentes principalesCAPÍTULO 3. TRANSFORMACIONES GEOMÉTRICAS3.1 Introducción3.2 Conceptos geométricos básicos3.3 Interpolación3.3.1 Interpolación por vecino más próximo3.3.2 Interpolación bilineal3.3.3 Interpolación bicúbica3.4 Transformaciones elementales3.4.1 Traslación3.4.2 Rotación3.4.3 Escalado3.4.4 Composición de transformaciones elementales3.5 Generalización de las transformaciones3.5.1 Transformadas generales3.5.2 Transformada afín3.5.3 Registro entre imágenes3.5.4 Inclinación y perspectiva3.6 Deformaciones3.7 Ejercicios resueltos3.7.1 Interpolación3.7.2 Transformaciones elementales3.7.3 DeformacionesCAPÍTULO 4. OPERACIONES: ARITMÉTICAS, LÓGICASY MORFOLÓGICAS4.1 Introducción4.2 Operaciones aritméticas y lógicas4.3 Operaciones morfológicas4.3.1 Dilatación4.3.2 Erosión4.3.3 Apertura y cierre4.3.4 Extracción de bordes4.3.5 Dilatación y erosión en imágenes de grises4.4 Ejercicios resueltos4.4.1 Operaciones aritméticas4.4.2 Operaciones lógicas4.4.3 Operaciones morfológicasCAPÍTULO 5. SUAVIZADO Y REALZADO5.1 Introducción5.2 Operaciones de vecindad5.3 Suavizado: filtros de orden5.3.1 Filtrado de la mediana5.3.2 Filtrado de la moda5.3.3 Filtrado de máximos y mínimos5.3.4 Filtro del punto medio y medio alfa recortado5.4 Suavizado: filtros de medias5.5 Suavizado: filtrado adaptativo5.6 Histograma: modificación5.6.1 Expansión del histograma5.6.2 Contracción del histograma5.6.3 Desplazamiento del histograma5.7 Histograma: ecualización5.8 Histograma: correspondencia5.9 Transformaciones radiométricas5.10 Filtrado del ruido de speckle5.10.1 Filtro de Kuan5.10.2 Filtro de Lee5.10.3 Filtro Gamma5.10.4 Filtro de Frost5.10.5 Filtro de Oddy5.11 Ejercicios resueltos5.11.1 Suavizado: filtros de orden5.11.2 Suavizado: filtros de medias5.11.3 Suavizado: filtro adaptativo5.11.4 Histogramas: modificación5.11.5 Histogramas: ecualización5.11.6 Histogramas: correspondencia5.11.7 Transformaciones radiométricas5.11.8 Filtrado: ruido “speckle”CAPÍTULO 6. FUNDAMENTOS DEL COLOR6.1 Introducción6.2 Modelos de color6.2.1 El modelo RGB6.2.2 El modelo CMY6.2.3 El modelo YIQ6.2.4 Conversión de RGB a HSI6.2.5 Conversión de HSI a RGB6.3 Pseudocolor6.3.1 Rodajas de intensidad6.3.2 Transformación del nivel de gris a color6.4 Ejercicios resueltos6.4.1 El modelo RGB6.4.2 El modelo CMY6.4.3 El modelo YIQ6.4.4 Conversión de RGB a HSI6.4.5 Conversión de HSI a RGB6.4.6 Pseudocolor: rodajas de intensidad6.4.7 Pseudocolor: transformaciónCAPÍTULO 7. EXTRACCIÓN DE BORDES, REGIONESY PUNTOS DE INTERÉS7.1 Introducción7.2 Bordes: operadores primera derivada7.2.1 Gradiente de una imagen7.2.2 Operadores de Sobel7.2.3 Operador de Prewitt7.2.4 Operador de Roberts7.2.5 Máscaras de Kirsch7.2.6 Máscaras de Frei-Chen7.3 Bordes: operadores segunda derivada7.3.1 Operador Laplaciana7.3.2 Operador Laplaciana de la Gaussiana7.4 Puntos de interés7.5 Regiones: umbrales7.5.1 Binarización de umbral7.5.2 Selección de umbral óptimo7.5.3 Método de Otsu7.5.4 Método de Ridler-Calvard7.6 Regiones: crecimiento y división7.6.1 Crecimiento mediante adición de píxeles7.6.2 División y fusión7.7 Ejercicios resueltos7.7.1 Bordes: gradiente de una imagen7.7.2 Bordes: operadores de Sobel7.7.3 Bordes: operador de Prewitt7.7.4 Bordes: operador de Roberts7.7.5 Bordes: máscaras de Kirsch7.7.6 Bordes: máscaras de Frei-Chen7.7.7 Bordes: operador Laplaciana7.7.8 Bordes: operador Laplaciana de la Gaussiana7.7.9 Puntos de interés7.7.10 Regiones: umbrales7.7.11 Regiones: crecimiento y divisiónCAPÍTULO 8. DESCRIPCIÓN DE CONTORNOS, REGIONES YSUPERFICIES 3D8.1 Introducción8.2 Bordes: líneas rectas8.3 Regiones8.4 Superficies 3D8.5 Ejercicios resueltosCAPÍTULO 9. CLASIFICACIÓN I: REDES NEURONALES Y MÁQUINAS DE VECTORES SOPORTE9.1 Introducción9.2 El perceptrón9.3 La red retropropagación9.4 Algoritmo generalizado de Lloyd9.5 Mapas autoorganizativos9.6 Cuantización vectorial9.7 Máquinas de vectores soporte9.8 La red de Hopfield9.9 Ejercicios resueltosCAPÍTULO 10. CLASIFICACIÓN II: RECONOCIMIENTO ESTADÍSTICO10.1 Introducción10.2 Agrupamiento borroso10.3 Clasificador paramétrico: Bayesiano10.4 Clasificador no paramétrico: ventana de Parzen10.5 Ejercicios resueltosCAPÍTULO 11. VISIÓN ESTEREOSCÓPICA11.1 Introducción11.2 Geometría del sistema estereoscópico11.3 Extracción de características11.4 Correspondencia estereoscópica11.5 Ejercicios resueltosCAPÍTULO 12. FORMAS A PARTIR DE LA INTENSIDAD12.1 Introducción12.2 Ecuación de reflectancia12.3 Estéreo fotométrico12.4 Obtención del albedo y la dirección de iluminación12.5 Método variacional para obtención del gradiente12.6 Reconstrucción de la superficie a partir del gradiente12.7 Ejercicios resueltosCAPÍTULO 13. MOVIMIENTO13.1 Introducción13.2 Estima del flujo óptico13.4 Filtro de Kalman: seguimiento y predicción en secuencias13.5 Ejercicios resueltosCAPÍTULO 14. FUSIÓN DE IMÁGENES14.1 Introducción14.2 Multiresolución14.3 Mezcla de coeficientes14.4 Ejercicios resueltosAPÉNDICE: CONTENIDO DEL CD-ROMBIBLIOGRAFÍAÍNDICE ALFABÉTICO
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