[Probabilidad-Estadistica-Seminario] Fwd: [Ingenieria.matematica] Curso de posgrado y EP: Problemas inversos en procesamiento de imágenes computacional: del modelado a los algoritmos (temario actualizado en el EVA)

[Laura Aspirot]

Estimados,

Ruego difundir este curso, que dictará el Prof. Luca Calatroni de la
Universidad de Génova, Italia, en forma intensiva del 27 al 31 de
julio, todos los días de 8h a 12h en Facultad de Ingeniería.

El curso está dirigido a estudiantes de posgrado en Ingeniería
Eléctrica, Ingeniería en Computación, Matemática, Ciencia de Datos y
Aprendizaje Automático, o ramas afines. Las aplicaciones de la
bioimagenología también pueden resultar de interés para
investigadores de las ciencias biológicas.

Los potenciales interesados pueden encontrar más información en el eva
del curso (https://eva.fing.edu.uy/course/view.php?id=2028). Adjunto el
programa del curso y un flyer de difusión.

A continuación va un breve resumen del contenido:

_El curso se centra en el estudio de metodologías matemáticas y
computacionales que sustentan las técnicas más innovadoras de
procesamiento y análisis de imágenes. Los problemas inversos
constituyen la base de numerosos desarrollos en los que es necesario
recuperar información visual a partir de datos incompletos, ruidosos o
degradados, un reto que abarca diversas disciplinas científicas y
tecnológicas. En este contexto, el curso ofrece una formación que
integra tres dimensiones complementarias:_

        * La modelización matemática de los procesos de adquisición de
datos, que permite establecer de manera rigurosa la relación entre las
medidas disponibles y la imagen subyacente.

        * El diseño e implementación de algoritmos capaces de resolver
problemas altamente complejos mediante técnicas de optimización
numérica, métodos iterativos y estrategias de regularización.

        * _La aplicación práctica de estas herramientas en casos
representativos de la investigación actual. Entre los ejemplos que se
abordarán destacan la deconvolución de imágenes, esencial para
corregir desenfoques y mejorar la calidad de observaciones en
microscopía y astronomía; la tomografía computacional, pilar de la
obtención de imágenes médicas no invasivas y de gran impacto
clínico; los métodos de superresolución, que permiten generar
detalles más allá de los límites físicos de los sensores y son de
gran relevancia en biología y seguridad; y las técnicas de inpainting
de imágenes, útiles para la restauración digital, la edición
inteligente y la recuperación de información en contextos artísticos,
industriales y forenses. Estos casos ilustran cómo la teoría de
problemas inversos se traduce en soluciones concretas que responden a
desafíos actuales en ciencia, tecnología e innovación._

Gracias.

Saludos,

Pablo
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Pablo Musé, PhD
Full Professor of Signal Processing
Universidad de la República
Uruguay
+598 27110974
iie.fing.edu.uy/~pmuse/
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