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  • Guía de Aprendizaje de Procesado de Señales e Imágenes Archivo
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  TEORÍA

  • Lección 1: Introducción al procesamiento de señales e imágenes. Descomposición de señales e imágenes en base ortogonales. Procesamiento de Fourier. Procesamiento wavelet.
  • Libro 'Advanced Signal, Image and Surface Processing' capítulos 1, 2 y 3 URL
  • Material complementario:
  • Transparencias de Peyré URL
  • Introducción al procesamiento digital de imágenes Archivo
  • Félix Martínez y otros autores: "Tratamiento de señales digitales mediante wavelets y su uso con Matlab" URL
  • Lección 2: Aproximaciones de señales e imágenes con bases ortogonales. Eliminación del ruido en imágenes con procesamiento disperso. Eliminación del ruido con métodos basados en las ecuaciones en derivadas parciales
  • Libro 'Advanced Signal, Image and Surface Processing' capítulos 4, 5 y 6. URL
  • Lección 3: Optimización numérica. Problema inverso (variacional & disperso). Descomposición textura + cartoon
  • Libro 'Numerical Geometry of Non-Rigid Shapes' de Bronstein capítulo 5 URL
  • Libro 'Advanced Signal, Image and Surface Processing' capítulos 6 y 7. URL

  • Lección 4: Geometría diferencial. Contornos activos.

  • Libro 'Numerical Geometry of Non-Rigid Shapes' de Bronstein capítulo 2 URL
  • Contorno activo geodésico por Caselles y Frangi URL
  • Chan, T.F. and Vese, L.A., Active contours without edges, Image Processing, IEEE Transactions on, 2001 URL
  • Evolución de curvas planas Archivo

  • Lección 5: Registro de imágenes. Segmentación basado en atlas.

  • Libro de Jan Modersitzki: Flexible Algorithms for Image Registration URL
  • Rohlfing, T. et al, Quo Vadis, Atlas-Based Segmentation? URL
  • Aljabar, P. et al, Multi-atlas based segmentation of brain images: Atlas selection and its effect on accuracy. URL

  • Lección 6: Etiquetamiento basado en cortes en grafos.

    Lectura:

    Greig, D., Porteous, B., Seheult, A.: Exact maximum a posteriori estimation for binary images. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological) 51 (1989) 271–279.

    Boykov, Y., Jolly, M.: Interactive graph cuts for optimal boundary and region segmentation of objects in ND images. In: International Conference on Computer Vision. Volume 1., Citeseer (2001) 105-112.

    Boykov Y, Kolmogorov V. Computing geodesics and minimal surfaces via graph cuts. In: Computer Vision, 2003. Proceedings. Ninth IEEE International Conference on. 2003, p. 26–33.

    Kolmogorov V, Boykov Y. What metrics can be approximated by geocuts,or global optimization of length/area and flux. In: Computer Vision,2005. ICCV 2005. Tenth IEEE International Conference on; vol. 1. 2005, p. 564–71.

  
  
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  PRÁCTICAS MATLAB

  • Práctica 1: Introducción al procesamiento disperso Archivo
  • Material para la práctica 1 Archivo
  • Práctica 2: Eliminación del ruido en señales e imágenes Archivo
  • Material para la práctica 2 Archivo
  • Práctica 3: Problemas inversos Archivo
  • Material para la práctica 3 Archivo
  • Práctica 4: Contornos activos Archivo
  • Material para la práctica 4 Archivo
  • Práctica 5: Registro de imágenes Archivo
  • Material para la práctica 5 Archivo
  • Práctica 6: Segmentación basada en cortes en grafos Archivo
  • Material para la práctica 6 Archivo

  
  
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  PRÁCTICAS ITK & MEX & openMP

  • Guión de las prácticas de ITK & MEX & OpenMP Archivo
  • Material para las prácticas de ITK & MEX & OpenMP Archivo

  
  
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  TRABAJOS

  • Filtrado de imágenes con difusión no lineal Archivo
  • Material para el trabajo de filtrado de difusión no lineal Archivo
  • Descomposición de imágenes en cartoon + textura Archivo
  • Material para el trabajo de descomposición de imágenes textura + cartoon Archivo

  
  
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  EXÁMENES

  • Examen de junio 2011 Archivo