Procesamiento y Análisis de Imágenes Profesores: Dra. Leticia Vega Alvarado Dr. Jorge Márquez Flores leticia.vega@ccadet.unam.mx jorge.marquez@ccadet.unam.mx http://www.ccadet.unam.mx/~imagenes http://www.ccadet.unam.mx/~jorge.marquez/Docs/cursos.html

Objetivos del curso Presentar los fundamentos del procesamiento digital de imágenes en general, con énfasis en los aspectos específicos de las imágenes en Biología, Medicina, Física y Percepción Remota, y de acuerdo al interés general del grupo. La exposición de teoría y técnicas de análisis se orienta: según características propias de la adquisición (fondo, ruido aditivo, multiplicativo, artefactos) de acuerdo a diversas modalidades, según características del objeto de estudio, tanto a bajo nivel (conectividad, forma, configuración), como a alto nivel (textura, microestructura, organización celular, tejido, órganos, tipo/uso de terreno, etc.) y, según el problema bajo estudio en laboratorios científicos, médicos e industriales.

Metas Al final del curso el estudiante contará con elementos para formular y abordar problemas en el estudio de imágenes de diversos campos científicos y técnicos, proporcionadas por un sistema de adquisición típico: representación de información, filtrado, realce de imagen, detección, segmentación, reconocimiento, extracción y conteo de objetos, relaciones espaciale, morfometría y visualización (v.g., imágenes paramétricas). Algunas técnicas modernas de reconocimiento de patrones, discriminación de textura y reconstrucción tridimensional complementan el curso.

Introducción: Imágenes analógicas, digitales y binarias Introducción: Imágenes analógicas, digitales y binarias. Notas personales, cap. 1 de [Jain90, González92, Jähne99, Goutsias01] Areas y tópicos del Procesamiento y Análisis de Imágenes. Modelos y representación de sistemas bidimensionales continuos y discretos. Adquisición, formación y producción de imágenes. Realce, restauración, transformaciones y correcciones geométricas y radiométricas. Ejemplos de aplicación y problemas representativos.**

Teoría de sistemas lineales. Matemáticas para el Procesamiento y Análisis de Sistemas Bidimensionales. Cap. 2 de [Jain90], Apéndice A de [Jähne99], Cap. 2 de [Beutel00], lecturas 3-8 del [Goutsias01] Teoría de sistemas lineales. Resolución analógica y discreta, errores de cuantización y discretización. Transformada de Fourier en 2D, filtrado espacial, convolución y filtros separables. Funciones de dispersión puntual (PSF). Concepto de “apertura”. Funciones de Transferencia Optica (OTF) y de Modulación (MTF). Fundamentos de Topología Discreta (conectividad y fronteras)

El Sistema Visual Humano. Cap. 4 de [Kunt93], secciones de Caps El Sistema Visual Humano. Cap.4 de [Kunt93], secciones de Caps. 6 y 7 del [Carpenter99], sec. 3.5 del [Brown99], lectura 2 y 10 del [Goutsias01] Sistema y cortex visual en mamíferos superiores. Percepción contextual. MTF del sistema visual humano y otras características. Espacios de representación del color: RGB y HSL o HSI; transformaciones y aplicaciones

Técnicas Básicas de Realce y Análisis. Cap4,5 [Jähne99], Cap Técnicas Básicas de Realce y Análisis. Cap4,5 [Jähne99], Cap. 7 [Jain96] Vecindades y regiones Operadores puntuales Corrección Gamma, contraste y tablas de búsqueda o LUTs Histogramas y funciones de densidad probabilística (PDF): interpretación y modificación. Operadores vecinales Manipulación de imágenes.

Restauración y filtrado. Cap. 8 [Jain96], cap. 6 [Jähne99] Filtrado de ruido aditivo y homogeneización de fondo en dominio espacial Técnicas en dominio de frecuencia espacial. Suavizamiento y de-convolución. Introducción a los espacios de escala. Corrección Fotométrica y Radiométrica Corrección Geométrica (Distorsión). Ruido multiplicativo (speckle) y corrección.

Detección de bordes y extracción de contornos. Cap. 9 [Jain96], cap Detección de bordes y extracción de contornos . Cap. 9 [Jain96], cap. 2 y 10 [Haralick92] Operadores que imitan el sistema visual humano. Técnicas de segmentación por umbralaje local y por histograma. Gradientes orientados. Segmentación probabilística * Segmentación difusa (cap. 6 de [Bankman00] y 5.2 de [Herman98] ). * Segmentación fractal (cap. 5 de [Turner98] ). Crecimiento de regiones. Coalescencia y separación.

Texturas. [Marquez07], Cap. 9. 11 [Jain96], cap Texturas. [Marquez07], Cap. 9.11 [Jain96], cap. 9 [Haralick92], selecciones de caps. 1, 2, 3 y 8 [Stoyan79], Cap. 7 [Bernd99]. Enfoque estructural. Operadores clásicos, síntesis y análisis espectral. Enfoque estadístico. Enfoque funcional. Caracterización en dominio de frecuencia espacial. Dependencia Espacial y Atributos Mediante Matrices de Coocurrencia. Vectores, espacios de atributos y Análisis de Componentes Principales Isotropía y Coherencia. Tensor de inercia. Realce por difusión anisotrópica. * Enfoque stereológico. Caracterización mediante pruebas de geometría estocástica. * Efectos de la Estructura Anatómica en la Detección (Cap. 12 [Beutel00a] ). * Textura generada por ruido, estructuras biológicas y efectos texturales de algunas patologías.

Forma y morfometría. [Marquez07b],, Cap. 3 [Dougherty], Cap Forma y morfometría. [Marquez07b],, Cap.3 [Dougherty], Cap. 5 [Haralick], cap.1,3,4 [Bookstein97] Principios de Morfología Matemática. Problemas de análisis de forma. Vecindades discretas en 1, 2 y 3D y elementos estructurantes. Operadores básicos de erosión, dilatación y combinaciones básicas. Filtrado Morfológico y Granulometría. Segmentación de regiones de baja conectividad por separación de vertientes. Transformada del Eje Medio (esqueleto morfológico) y zona de influencia (SKIZ). Fractales, uso e interpretaciones de las dimensiones fraccionarias. Crecimiento de regiones. Coalescencia y separación.

Principios de visualización científica. [Pommert93, Lang9], cap Principios de visualización científica. [Pommert93, Lang9], cap. 1 y 2 de [Kriete92]. Imágenes paramétricas. Escalas de color y funciones de transferencia. Modalidades de despliegue gráfico. * Visión en estéreo; inferencia de estructura 3D. * Realidad virtual y aumentada para cirugía asistida por computadora.

Sistemas de adquisición, procesamiento y análisis de imágenes Sistemas de adquisición, procesamiento y análisis de imágenes. Apéndice B [Jähne99], Capítulo 50 [ Bankman00]. *Sensores ópticos y CCD Instrumentación de adquisición, procesamiento y transmisión. Formatos de imágenes; especificación del formato DICOM. Formatos de graficación 3D. Lenguaje de Modelado de Realidad Virtual (VRML). Discusión sobre paquetes comerciales y de dominio público: ImageJ, Osiris, ImagePro, Cantata-Khoros, IDL, Visilog. Eikona3D, Voxelab, IPCYL, VrWave, MRIcro, Amira, etc. Imágenes multiespectrales y fusión de imágenes multimodales. Técnicas de microscopia óptica, confocal y electrónica. *Técnicas de tomografía computarizada (reconstrucción de imágenes). *Características de las imágenes de ultrasonido y resonancia magnética nuclear. *Imagenología en Medicina Nuclear, imágenes anatómicas e imágenes funcionales. *Introducción a las técnicas de Mapeo Estadístico Paramétrico (SPM) y el Modelo Lineal Generalizado (GLM). *Técnicas de Monte Carlo en procesamiento de imágenes y visualización.

Evaluación 60% exámenes mensuales (4) 20% prácticas y tareas (en equipo o individual) 10% puntualidad (inasistencia = retardo = -1 punto %) 10% intervenciones, preguntas y ejercicios en pizarrón