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

eficientes, se les pide algún tipo de medida delos tiempos de ejecución. En particular, cadagrupo de alumnos debe estimar la complejidadcomputacional de los algoritmos de imágenesinvolucrados en su proyecto particular. Además,el tiempo de ejecución de los programasdesarrollados se debe calcular (usando unafunción de tiempo, como el comando UNIXtime o el más sofisticado gethrtime). Delos proyectos propuestos resumimos brevementedos de ellos a continuación.• Reconstrucción morfológica de imágenes decódigos de barras:Leer un código de barras de una imagen queha sido escaneada previamente es un problemabien conocido en la práctica. Dicho problemalleva asociados otros debidos a la técnica noespecificada usada por los escáneres paracapturar las imágenes. Generalmente, éstoscapturan las imágenes en niveles de gris,mientras que los lectores de códigos de barrastrabajan sobre imágenes binarias(monocromas, o en blanco y negro). Laconversión de una imagen en niveles de gris auna imagen binaria se denominaumbralización. Los escáneres avanzados usanprocedimientos de umbralización regionalpara tal operación. Dichos métodos realzan lacalidad visual de las imágenes eliminandozonas oscuras homogéneas. Sin embargo,tienen efectos perniciosos sobre los códigos debarras, precisamente porque los códigos debarras son zonas oscuras homogéneas (comose observa en la Figura 2).Para el realce de la región de la imagen quecontiene el código de barras, los alumnos hande proponer e implementar un procedimientode reconstrucción. Primero, el sistema debeencontrar la región de la imagen que contieneel código de barras (por ejemplo usando unalgoritmo de “split-and-merge”). Luego, seaplica un procedimiento de reconstrucción(por ejemplo basado en la operación dedilatación morfológica). El tiempo total derespuesta debe ser menor que un segundo porimagen en un PC estándar.• Extracción automática de ayudas visuales enimágenes de pistas de aterrizaje:Un sistema que realiza extracción automáticade objetos relevantes en imágenes de pistas deaterrizaje tiene numerosas aplicaciones. Puedeser útil en aplicaciones de importanciapráctica, como el mantenimiento automáticode la iluminación de las pistas de vuelo o paraasistir al piloto en aviones no equipados conILS (Sistemas de Aterrizaje Instrumental, eninglés “Instrumental Landing Systems”). Parasimplificar el problema, sólo se consideranimágenes nocturnas de pistas de vuelo, demanera que aparecen iluminadasartificialmente para destacar los elementos deinterés (ver Figura 3).Se pide a los alumnos que construyan unsistema que haga una extracción automática deciertos objetos luminosos relevantes enimágenes de pistas de aterrizaje, agrupando losobjetos en líneas (ver Figuras 3 y 4). Laorganización de este proyecto tiene dos etapasFigura 2. En la imagen de la izquierda, se muestra un código de barras degradado debido al uso de umbralizaciónregional. En la imagen de la derecha, se muestra el resultado de la construcción del mismo código de barras usandouna dilatación morfológica.