Técnicas Avanzadas en Procesado de Imágenes (3c)
Manuel González Penedo
Petia Radeva Ivanova (CVC)
OBJETIVOS
El objetivo del curso es introducir a los estudiantes en conceptos, técnicas y metodología de análisis en el campo del Procesado de Imágenes y más concretamente en el tema de Modelos Deformables orientados a la realización de Tareas de Segmentación de Imágenes.
TEMARIO
- Introducción a la Segmentación de Imágenes.(4h)
- Conceptos Generales.
- Segmentación Basada en Regiones
- Segmentación Basada en Discontinuidades
- Concepto de Modelos Activos (6h)
- Snakes.
- Modelos Deformables.
- Contornos Dinámicos.
- Fundamentos Geométricos (4 h)
- Funciones B-Spline
- Parametrización
- Vectores de Control .
- Variaciones en los Modelos (7 h)
- Modelo de Contornos Activos.
- Modelo T-Snake
- Snakes orientados a Contour Fitting.
- NURBS Snakes
- Modelos basados en regiones.
- Integración de Información asociada a discontinuidades y regiones en Snakes (3)
- Mallas Topológicas.
- Volúmenes Topológicos.
- Modelos Deformables en Visión por Computador. Imágenes Médicas (6 h)
Bibliografía:
- Active Contours; Andrew Blake and Michael Isard (eds). Springer.
- M. Kass, A. Witkin and D. Terzopoulos; "Snakes: Active contour models"; International Journal of Computer Visión, 321-331,1988.
- L. Cohen and I. Cohen; "On active contour models and balloons"CVGIP:Graphical Models and Image Processing, 53(2), 211-218, 1991.
- Foley et al, Computer Graphics, Principles and Practice. The System Programing Series. Addison-Wesley, second edition.
- Miller et all; "Geometrically deformable modes: A method for extracting closed geometrics models from volumen data". Computer Graphics, 25(4), 217-226 (1991).
- K. Toennies and D. Rueckert; "Image segmentation by stochastically relaxing contour fitting", IEEE Medical Imaging. Image Interpretation, 71-76, 1982.