Técnicas de Análisis de Imagen: Tratamiento y Cuantificación de la Imagen Digital

Bloque 1: Presentación del curso: Diagrama completo del flujo de trabajo en análisis de imagen

• Concepto y finalidad del Análisis de Bio-imagen.
• Cosas a tener en cuenta en la hora de medir.
• Propiedades de la imagen digital: tamaño y resolución, calibrado, profundidad.
• Espacios de color.
• Tipo de archivos de imagen. Paletas de falso color.
• Dimensiones de las imágenes biológicas.

Bloque 2: Hacia la selección de los objetos de interés:

• Realce y restauración:
• operaciones que cambian el número de píxeles,
• descomposición del color,
• operaciones punto a punto,
• operaciones en el dominio espacial,
• operaciones en el dominio de la frecuencia.
• Segmentación
• segmentación manual,
• segmentación por umbrales,
• segmentación basada en la detección de bordes,
• segmentación basada en regiones,
• segmentación por clustering,
• segmentación por clasificación de píxeles (machine learning).

Bloque 3: Imagen Binaria

• Concepto y propiedades de la imagen binaria.
• operaciones Booleanas (AND, OR, XOR) concepto y aplicaciones.
• Operaciones de Morfología matemática:
• Erosión, Dilatación,
• Apertura, Cierre,
• Outline, Skeletonize, Analyze skeleton,
• Fill Holes,
• Mapa de distancias euclídeas, Ultimate Erode Points,
• Watershed,
• Voronoi,
• Reconstrucción binaria.

Bloque 4: Medidas

• ¿Qué medir?: Información espacial y espectral.
• Medida frente a resultado.
• Exactitud y precisión.
• Descriptores de forma primarios y derivados.

Bloque 5: Programario de análisis de imagen.

• ImageJ/Fiji i la importancia del Open Source.
• Fiji: comandos simples, comandos integrados,
• Plugins i Macros.
• Fiji Updater

Bloque 6: Automatización: macroinstrucciones

• Macroinstrucciones: concepto y uso.
• El lenguaje macro en ImageJ.
• Funciones incorporadas (Built-in MacroFunctions).
• Anotaciones y comentarios para otros usuarios.
• Variables: definición y uso.
• Concatenación.
• Vectores: definición y uso.
• Estructuras de control (condicionales y bucles).
• Creación y uso de cuadros de dialogo.

Graduado o Postgraduado en cualquier grado de Ciencias, conocimientos básicos de Estadística y de informática.

Ordenador portátil (Windows, Mac, Linux) y una buena conexión a internet. Es necesario el uso de cámara y auriculares.

Pertusa Grau, José Francisco (2012) Técnicas de análisis de imagen. Universitat de València. Servicio de Publicaciones Universitat de València, 352 p.