Al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de: 1. Tener un conocimiento adecuado de su rama de ingeniería que incluya algún conocimiento a la vanguardia de su campo en sistemas de percepción 2. Aplicar su conocimiento y comprensión de sistemas de percepción para identificar, formular y resolver problemas de ingeniería utilizando métodos establecidos. 3. Aplicar sus conocimientos para desarrollar y llevar a cabo diseños que cumplan unos requisitos específicos 4. Tener comprensión de los diferentes métodos y la capacidad para utilizarlos. 5. Seleccionar y utilizar equipos, herramientas y métodos adecuados 6. Combinar la teoría y la práctica para resolver problemas de sistemas de percepción 7. Tener comprensión de métodos y técnicas aplicables en el ámbito de sistemas de percepción y sus limitaciones.

1.- Introducción a la Visión por Computador. 1.1. Definiciones. 1.2. Desarrollo histórico 1.3. Etapas 1.4. Visión humana 1.5. Aplicaciones 2.- Elementos de un sistema de Visión por Computador 2.1. Óptica 2.2. Cámaras digitales 2.3. Tarjetas de procesamiento de imágenes 2.4. Software 3.- Imágenes digitales. 3.1. Muestreo espacial, niveles de gris. 3.2. Relaciones entre pixeles: vecindad, conectividad, distancia. 3.3. Operaciones aritméticas y lógicas. 3.4. Color. 4.- Filtrado espacial 4.1. Transformaciones de la imagen. 4.2. Convolución. 4.3. Correlación. 4.4. Transformaciones geométricas. 5.- Preprocesamiento de imágenes. 5.1. Contraste 5.2. Modificación del histograma 5.3. Eliminación de ruido 5.4. Realce de bordes de la imagen 5.5 Falso color 6.- Extracción de características. 6.1. Detección de bordes. 6.2. Detección de movimiento. 7.- Segmentación de imágenes. 7.1. Umbralización y etiquetado. 7.2. Crecimiento de regiones. 7.2. Split&Merge. 7.3. Mean-Shift 8.- Transformaciones morfológicas y descripción de objetos. 8.1. Transformaciones morfológicas en imágenes binarias 8.2. Transformaciones morfológicas en niveles de gris 8.3. Características de la región. 8.4. Características de la forma. 9.- Reconocimiento de objetos. 9.1. Conceptos previos. 9.2. Evaluación de un clasificador 9.3. El clasificador bayesiano. 9.4. Agrupamiento.

Las actividades formativas y metodología son: - Clases magistrales, clases de resolución de dudas en grupos reducidos, presentaciones de los alumnos, tutorías individuales y trabajo personal del alumno; orientados a la adquisición de conocimientos teóricos (3 créditos ECTS). - Prácticas de laboratorio y clases de problemas en grupos reducidos, tutorías individuales y trabajo personal del alumno; orientados a la adquisición de habilidades prácticas relacionadas con el programa de la asignatura (3 créditos ECTS).