VIII Jornadas de Enseñanza Universitaria de la Informática Cáceres ...

La docencia práctica no trata de un recorridoexhaustivo por todos los métodos empleados en estastareas, sino que se ha escogido una metodología, conejemplos y un entorno de trabajo donde llevar a lapráctica cada una de las técnicas necesarias. Se tratade un entorno de trabajo realizado por los mismosautores y destinado a facilitar la realización eimplementación de prácticas en asignaturas deTratamiento Digital de Imágenes y Visión Artificial.Básicamente, es un conjunto de funciones depreprocesado, segmentación y descripción deimágenes que permiten al alumno centrarsedirectamente en las prácticas, liberándolo de laimplementación de los prolegómenos necesarios paraellas.Las principales ventajas con respecto a otros sistemasson:• Utilización sencilla.• Fácil de instalar.• No necesita de nigún otro software parausarse (simplemente el compilador).• Los tipos de datos (matrices e imágenes)verifican la validez de los datos (rango delos índices, valores iniciales, ...) en cadaacceso, lo que aunque menos eficiente, esmás adecuado para el desarrollo de lasprácticas.2. Contenido de las asignaturasEl contenido de los descriptores de las dos asignaturasa tratar se divide en los bloques temáticos queaparecen a continuación.Tratamiento Digital de Imágenes:• Captación, preprocesado y representación deimágenes.• Transformadas en T.D.I.• Algoritmos de realce, restauración ysegmentación de imágenes.Visión Artificial:• Extracción y selección de descriptores.• Representación.• Aproximaciones al reconocimiento.• Análisis de escenas.• Visión en 3D.Estos descriptores se pueden enlazar a través deun esquema de procesamiento de imágenes [2] dondequedarían englobados en la figura 1.A través de este esquema podemos observar quelos descriptores de la asignatura de T.D.I. quedaríanenmarcados mediante las fases de adquisición deimágenes y preprocesado. Mientras que para laasignatura correspondiente a V.A. las fases a tener encuentan serían segmentación, representación ydescripción y reconocimiento e interpretación.3. El entorno de trabajo IMtdiLa principal dificultad para la realización de prácticasde tratamiento de imágenes radica en que, antes depoder aplicar cualquier función sobre una imagen esnecesario leerla del medio de almacenamiento,almacenarla en una estructura de datos del programay, frecuentemente, realizar unas tareas de preproceso.Ahí es donde resulta útil este entorno, que ofrece lasayudas necesarias para realizar estas tareas previascon el mínimo esfuerzo.Por otra parte, en la realización de prácticas deVisión Artificial la dificultad estriba en que, antes depoder abordar las tareas más propias de las prácticasde esta materia, el alumno ha de vérselas con otrasque se encuadran más en las técnicas de TratamientoDigital de Imágenes. También ocurre que pararealizar una práctica de clasificación yreconocimiento de imágenes, es indispensable elcontar con una serie de descriptores de los objetosque en ellas aparecen y que no son rápidos deimplementar.El entorno para prácticas IMtdi [3] [4] estáideado para resolver estos problemas. Utilizando lasherramientas y librerías disponibles en el entorno detrabajo, el alumno podrá crear fácilmente en C++ suspropios programas en los que ponga a prueba lasfunciones de Tratamiento de Imágenes o las de VisiónArtificial ambas objeto de interés, dedicando unmínimo esfuerzo a tareas de preprocesamiento.El objetivo fundamental es que el alumno puedacentrarse en el objetivo de la práctica que pretendadesarrollar sin pérdidas de tiempo en laimplementación de funciones que no forman parte delos objetivos, pero que son necesarias para poderrealizarla. Por ejemplo, el alumno puede realizar unapráctica de implementación de filtros sin tener queocuparse de la lectura o escritura de la imagen.