4. Procesamiento de imagen y vídeo

Practica 4   Sustracción de fondo y Flujo óptico

• Implementar una técnica de sustracción de fondo para la detección del primer plano.
• Realizar seguimiento de objetos en vídeo utilizando flujo óptico utilizando Lucas-Kanade.
• Corregir manualmente la perspectiva de una imagen.

1. Sustracción de fondo

a. Visualizar el modelo de fondo formada por los valores de la media

3. Procesamiento de imagen y vídeo

Practica 3   Segmentación

• Implementacion de la transformada de Hough
• Implementan de los algoritmos K-means y mezcla de Gaussianas

1. Hallar lineas horizontales en la imagen Placa1.jpg

Imagen original

Imagen aplicando transformada de Hough

a. Gráfica la transformada Hough e indica la ubicación de los picos

b. Obtener el contorno del automóvil y visualizar la placa 

2. Algoritmos K-means y Mezcla de Gaussianas 

a. Aplicar el algoritmo mezcla de gaussianas a la imagen barcelona.jpg para N=2,4,8 clusters

Imagen original

Mezcla de gaussianas 2 clusters

Mezcla de gaussianas 4 clusters

Mezcla de gaussianas 8 clusters

b. Aplicar el algoritmo K-means a la imagen barcelona.jpg para N=2,4,8 clusters

K-means 2 clusters

K-means 4 clusters

K-means 8 clusters

c. Aplicar el algoritmo K-means a la imagen earth.jpg para N=2,4,8 clusters

Imagen original

K-means 2 clusters

K-means 4 clusters

K-means 8 clusters

2. Procesamiento de imagen y vídeo

Practica 2    Filtros no lineales

• Implementar y comparar filtros lineales y no lineales
• Estimar y visualizar el gradiente en imágenes

1. Filtre las imágenes lena(rgb).bmp y lena(s&p).bmp, utilizando

a. Filtro promedio: uno de 5x5 y otro 9x9 

lena(rgb) 5x5

lena(rgb) 9x9

lena(s&p) 5x5

lena(s&p) 9x9

b. Filtro Gaussiano de 5x5 : uno con sigma 1.25 y otro con sigma 2.5 

lena(rgb) 5x5 Sigma1.25

lena(rgb) 5x5 Sigma 2.5

lena(s&p) 5x5 Sigma1.25

lena(s&p) 5x5 Sigma 2.5

c. Filtro mediana: uno de 5x5 y otro 9x9 

lena(rgb) 5x5

lena(rgb) 9x9

lena(s&p) 5x5

lena(s&p) 9x9

2. Gradiente en imágenes para la imagen huella.bmp realice:

a. Estime la componente horizontal x G del gradiente utilizando el operador de Sobel

b. Estime la componente vertical y G del gradiente utilizando el operador de Sobel

c. Compute la magnitud G del gradiente

d. Binarice la imagen de magnitud del gradiente, con un umbral de 255, para detectar los

bordes de la imagen. Visualice la imagen obtenida

e. Estime la orientación de cada pixel del borde. Para tal fin encuentre el ángulo del

gradiente para cada píxel, de acuerdo a

1. Procesamiento de imagen y vídeo

Practica 1  Filtros Lineales

• Implementar filtros lineales vía FFT en 2 dimensiones.
• Generar imágenes hibridas utilizando la FFT

1. Filtrar vía FFT la imagen “huella.bmp” por medio de:

a. Un filtro pasa-bajas con frecuencia normalizada de corte 0.1

b. Un filtro pasa-banda con banda de paso [0.15,0.25] 

c. Un filtro pasa-altas con frecuencia normalizada de corte 0.2

2. Para las imágenes cat/dog y einstein/Marilyn presente las imágenes híbridas obtenidas en cada caso, para la frecuencia de corte que usted considere produce el mejor efecto. En cada caso

incluya una imagen hibrida al 100% del tamaño y otra versión al 10% del tamaño.

a. Imagen híbrida cat/dog

 Imagen hibrida tamaño 100%

Imagen hibrida tamaño 10%

b. Imagen hibrida einstein/Marilyn

Imagen hibrida tamaño 100%

Imagen hibrida tamaño 10%

Pontificia Universidad Javeriana

Ubicación

Carrera 7 #40-62, Bogotá

Clases

Inicio de clases: 18 de Julio del 2016
Termino de clases: 26 de Noviembre del 2016

Inscripción 

La inscripción se lleva a cabo una vez que la universidad te acepta en su programa de movilidad. La universidad te asigna una cuenta en un sitio equivalente al SAES, aquí se observan las materias que se ofertan en el semestre y ahí mismo se inscriben las materias.

Yo inscribí 5 asignaturas:

3 asignaturas de la facultad de Ingeniería en sistemas

• Introducción a la seguridad informática
• Negocios en Internet
• Procesamiento de imágenes satelitales 

 2 asignaturas de la facultad de Ingeniería en electrónica

• Inteligencia artificial
• Procesamiento de imagen y vídeo  

Mis asignaturas las seleccione tomando en consideración las materias que me faltaban por cursar en UPIITA y materias que me ayudaran a reforzar o enfatizar temas para mi trabajo de terminal.

Horario

Forma de evaluar

La suma de todos los elementos de evaluación da 100% es decir 5, ya que en Colombia el sistema de valuación va de (0 a 5) y como nota aprobatoria 3.

Llegando a Bogotá

Llegue a la ciudad de Bogotá el 13 de Julio del 2016, cabe mencionar que ingrese a Colombia con el permiso PIP-2 el cual tiene una vigencia por 90 días en mi caso este permiso debe ser renovado por otros 90 días para  cubrir perfectamente el tiempo de mi estadía. 

Yo renové este permiso el 4 de Octubre del 2016 y tiene un costo de aproximado de $550 pesos mexicanos.

Vivienda

Vivo en una casa de estudiantes la cual se ubica en la calle 46 #15-39, Barrió Palermo. 

La PUJ se encuentra ubicada en Cra. 7 #40-62 es decir a 5 calles de la casa en la que me alojo por lo tanto voy a pie a la universidad.

Donde hago las compras

Las compras las realizo principalmente en tiendas de autoservicio como D1, Colsubsidio, Carulla, Oxxo donde normalmente compro alimentos como atún, arroz, jamón, productos de limpieza y aseo personal, etc. 

Frutas y verduras las compro en el Fruver que se sitúa a un par de calles de la casa, este sitio tiene una amplia variedad de productos y los precios son mucho más económicos que en tiendas de autoservicio.