Introductory Computer Vision and Image Processing /
ADRIAN LOW
Introductory Computer Vision and Image Processing / - 1a. Edición - México MCGraw-Hill 1991 - 244 Páginas Ilustraciones 23 cm X 18 cm
Capítulo 1: Introduction
¿Qué es la visión por computadora?
Diferencias entre imagen y visión
Aplicaciones industriales, médicas y académicas
Visión artificial vs. procesamiento digital
Capítulo 2: The Image Model
Representación digital de una imagen
Coordenadas espaciales y escala
Cuantización de niveles de gris
Resolución y tamaño de imagen
Formatos de imagen (binaria, escala de grises, color)
Capítulo 3: Image Acquisition
Fuentes de adquisición de imágenes (cámaras, escáneres)
Sensores CCD y dispositivos de entrada
Problemas de iluminación y ruido
Conversión analógica-digital
Calibración básica
Capítulo 4: Image Presentation
Formas de visualización
Uso de LUT (Look-Up Table)
Técnicas de remapeo de intensidades
Ajustes de contraste y brillo
Histogramas y visualización de datos
Capítulo 5: Statistical Operations
Media, varianza y desviación estándar
Normalización de imágenes
Operaciones de vecindario (máscaras estadísticas)
Histogramas acumulados
Umbralización básica
Capítulo 6: Spatial Operations and Transformations
Filtros espaciales: convolución y correlación
Filtros de paso bajo y paso alto
Detectores de bordes: Sobel, Prewitt
Filtros de mediana y suavizado
Rotación, escala y traslación
Capítulo 7: Segmentation and Edge Detection
Técnicas de umbralización global y local
Segmentación por crecimiento de regiones
Detección de bordes: Canny, Laplaciano
Segmentación por bordes activos
Separación de fondo y objeto
Capítulo 8: Morphological and Other Area Operations
Morfología matemática: erosión y dilatación
Operaciones de apertura y cierre
Estructuración y elementos estructurantes
Operaciones con regiones conectadas
Capítulo 9: Finding Basic Shapes
Detección de líneas rectas
Círculos, elipses y polígonos
Hough Transform
Relleno de regiones
Coincidencia con plantillas simples
Capítulo 10: Labelling Lines and Regions
Etiquetado de componentes conectados
Algoritmos de recorrido (4-conectividad, 8-conectividad)
Extracción de regiones
Cálculo de centroides y perímetros
Seguimiento de contornos
Capítulo 11: Reasoning, Facts and Inferences
Reglas lógicas básicas para reconocimiento
Inferencias basadas en conocimiento
Representación de hechos en imágenes
Introducción a sistemas expertos simples
Capítulo 12: Pattern Recognition and Training
Extracción de características
Clasificación supervisada y no supervisada
Análisis de textura y forma
Uso de redes neuronales simples
Proceso de entrenamiento y prueba
Capítulo 13: The Frequency Domain
Transformada de Fourier
Análisis espectral
Filtros en el dominio de frecuencia
Supresión de ruido en frecuencia
Capítulo 14: Applications of Frequency Domain Processing
Realce de bordes
Enfoque y desenfoque controlado
Supresión de bandas y ruido periódico
Comparación con el dominio espacial
Capítulo 15: Image Compression
Redundancia espacial y estadística
Codificación por longitud de corrida (RLE)
Codificación de Huffman
Cuantización y compresión con pérdida
Introducción a JPEG
Capítulo 16: Texture
Definición de textura
Estadísticas locales
Matriz de co-ocurrencia
Transformadas orientadas
Análisis de patrones repetitivos
Capítulo 17: Other Topics
Introducción a imágenes multiespectrales
Imágenes en movimiento y vídeo
Detección de movimiento
Análisis 3D básico
Capítulo 18: Applications
Aplicaciones médicas (rayos X, TAC, resonancias)
Aplicaciones industriales (inspección, ensamblaje)
Aplicaciones de seguridad y biometría
Procesamiento de imágenes satelitales
En este manual, Adrian Low ofrece una introducción accesible y práctica a los fundamentos del procesamiento de imágenes y visión por computadora. El texto está diseñado para lectores que ya están familiarizados con conceptos básicos de computación, pero que desean adentrarse en el mundo del procesamiento visual sin requerir profundos conocimientos previos en matemáticas avanzadas o inteligencia artificial
El autor adopta un enfoque tutorial, combinando explicaciones conceptuales con múltiples ejemplos, casos prácticos y ejercicios, apoyados en código en lenguaje C pensado para ejecutarse en plataformas estándar como el IBM PC . Esto permite al lector entender cómo funcionan los algoritmos internamente al implementarlos y mostrarlos por sí mismo.
La obra cubre toda la cadena de procesamiento: desde la adquisición de imágenes (cámaras, escáneres), pasando por operaciones estadísticas y espaciales (histogramas, filtros, transformadas), hasta algoritmos de segmentación, detección de bordes, operaciones morfológicas y reconocimiento de formas . Además, explora los dominios de frecuencia, técnicas de compresión, análisis de texturas, y muestra cómo aplicar los conceptos mediante código efectivo y casos de aplicación reales .
Gracias a su combinación de teoría, aplicaciones industriales y médicas, y su estilo claro y práctico, este libro es una excelente opción para estudiantes de pregrado, postgrado o desarrolladores que deseen aprender visión por computadora desde la raíz, sin depender de bibliotecas gráficas complejas .
0077074033
TA1632 / L68
Introductory Computer Vision and Image Processing / - 1a. Edición - México MCGraw-Hill 1991 - 244 Páginas Ilustraciones 23 cm X 18 cm
Capítulo 1: Introduction
¿Qué es la visión por computadora?
Diferencias entre imagen y visión
Aplicaciones industriales, médicas y académicas
Visión artificial vs. procesamiento digital
Capítulo 2: The Image Model
Representación digital de una imagen
Coordenadas espaciales y escala
Cuantización de niveles de gris
Resolución y tamaño de imagen
Formatos de imagen (binaria, escala de grises, color)
Capítulo 3: Image Acquisition
Fuentes de adquisición de imágenes (cámaras, escáneres)
Sensores CCD y dispositivos de entrada
Problemas de iluminación y ruido
Conversión analógica-digital
Calibración básica
Capítulo 4: Image Presentation
Formas de visualización
Uso de LUT (Look-Up Table)
Técnicas de remapeo de intensidades
Ajustes de contraste y brillo
Histogramas y visualización de datos
Capítulo 5: Statistical Operations
Media, varianza y desviación estándar
Normalización de imágenes
Operaciones de vecindario (máscaras estadísticas)
Histogramas acumulados
Umbralización básica
Capítulo 6: Spatial Operations and Transformations
Filtros espaciales: convolución y correlación
Filtros de paso bajo y paso alto
Detectores de bordes: Sobel, Prewitt
Filtros de mediana y suavizado
Rotación, escala y traslación
Capítulo 7: Segmentation and Edge Detection
Técnicas de umbralización global y local
Segmentación por crecimiento de regiones
Detección de bordes: Canny, Laplaciano
Segmentación por bordes activos
Separación de fondo y objeto
Capítulo 8: Morphological and Other Area Operations
Morfología matemática: erosión y dilatación
Operaciones de apertura y cierre
Estructuración y elementos estructurantes
Operaciones con regiones conectadas
Capítulo 9: Finding Basic Shapes
Detección de líneas rectas
Círculos, elipses y polígonos
Hough Transform
Relleno de regiones
Coincidencia con plantillas simples
Capítulo 10: Labelling Lines and Regions
Etiquetado de componentes conectados
Algoritmos de recorrido (4-conectividad, 8-conectividad)
Extracción de regiones
Cálculo de centroides y perímetros
Seguimiento de contornos
Capítulo 11: Reasoning, Facts and Inferences
Reglas lógicas básicas para reconocimiento
Inferencias basadas en conocimiento
Representación de hechos en imágenes
Introducción a sistemas expertos simples
Capítulo 12: Pattern Recognition and Training
Extracción de características
Clasificación supervisada y no supervisada
Análisis de textura y forma
Uso de redes neuronales simples
Proceso de entrenamiento y prueba
Capítulo 13: The Frequency Domain
Transformada de Fourier
Análisis espectral
Filtros en el dominio de frecuencia
Supresión de ruido en frecuencia
Capítulo 14: Applications of Frequency Domain Processing
Realce de bordes
Enfoque y desenfoque controlado
Supresión de bandas y ruido periódico
Comparación con el dominio espacial
Capítulo 15: Image Compression
Redundancia espacial y estadística
Codificación por longitud de corrida (RLE)
Codificación de Huffman
Cuantización y compresión con pérdida
Introducción a JPEG
Capítulo 16: Texture
Definición de textura
Estadísticas locales
Matriz de co-ocurrencia
Transformadas orientadas
Análisis de patrones repetitivos
Capítulo 17: Other Topics
Introducción a imágenes multiespectrales
Imágenes en movimiento y vídeo
Detección de movimiento
Análisis 3D básico
Capítulo 18: Applications
Aplicaciones médicas (rayos X, TAC, resonancias)
Aplicaciones industriales (inspección, ensamblaje)
Aplicaciones de seguridad y biometría
Procesamiento de imágenes satelitales
En este manual, Adrian Low ofrece una introducción accesible y práctica a los fundamentos del procesamiento de imágenes y visión por computadora. El texto está diseñado para lectores que ya están familiarizados con conceptos básicos de computación, pero que desean adentrarse en el mundo del procesamiento visual sin requerir profundos conocimientos previos en matemáticas avanzadas o inteligencia artificial
El autor adopta un enfoque tutorial, combinando explicaciones conceptuales con múltiples ejemplos, casos prácticos y ejercicios, apoyados en código en lenguaje C pensado para ejecutarse en plataformas estándar como el IBM PC . Esto permite al lector entender cómo funcionan los algoritmos internamente al implementarlos y mostrarlos por sí mismo.
La obra cubre toda la cadena de procesamiento: desde la adquisición de imágenes (cámaras, escáneres), pasando por operaciones estadísticas y espaciales (histogramas, filtros, transformadas), hasta algoritmos de segmentación, detección de bordes, operaciones morfológicas y reconocimiento de formas . Además, explora los dominios de frecuencia, técnicas de compresión, análisis de texturas, y muestra cómo aplicar los conceptos mediante código efectivo y casos de aplicación reales .
Gracias a su combinación de teoría, aplicaciones industriales y médicas, y su estilo claro y práctico, este libro es una excelente opción para estudiantes de pregrado, postgrado o desarrolladores que deseen aprender visión por computadora desde la raíz, sin depender de bibliotecas gráficas complejas .
0077074033
TA1632 / L68
