Color Constancy and Image Segmentation Techniques for Applications to Mobile Robotics

Aquesta Tesi que preten proporcionar un conjunt de tecniques per enfrontar-se al problema que suposa la variacio del color en les imatges preses des d'una plataforma mobil per causa del canvi en les condicions d'illuminacio entre diverses vistes d'una certa escena preses en diferents instants i posicions. Tambe tracta el problema de la segmentacio de imatges de color per a poder-les utilitzar en tasques associades a les capacitats d'un robot mobil, com ara la identificacio d'objectes o la recuperacio d'imatges d'una gran base de dades. Per dur a terme aquests objectius, primerament sestableix matematicament la transformacio entre colors degut a variacions d'illuminacio. Aixi es proposa un model continu per la generacio del senyal de color com a generalitzacio natural d'altres propostes anteriors. D'aquesta manera es pot estudiar matematicament i amb generalitat les condicions per l'existencia, unicitat i bon comportament de les solucions, i expressar qualsevol tipus d'aplicacio entre colors, independentment del tipus de discretitzacio. Aixi, queda pales la relacio intima entre el problema de la invariancia de color i el de la recuperacio espectral, que tambe es planteja a la practica. El model desenvolupat es contrasta numericament amb els de regressio lineal, en termes derrors de prediccio. Un cop establert el model general, s'opta per un model lineal simplificat a l'hora de realitzar els calculs practics i permet alleugerir el nombre dels mateixos. En particular, el metode proposat es basa en trobar la transformacio mes probable entre dues imatges a partir del calcul d'un conjunt de transformacions possibles i de l'estimacio de la frequencia i grau d'efectivitat de cadascuna d'elles. Posteriorment, es selecciona el millor candidat d'acord amb la seva versemblanca. L'aplicacio resultant serveix per transformar els colors de la imatge tal i com es veuria sota les condicions d'illuminacio canoniques. Una vegada el color de les imatges duna mateixa escena es mante constant, cal procedir a la seva segmentacio per extreure'n la informacio corresponent a les regions amb color homogeni. En aquesta Tesi es suggereix un algorisme basat en la particio de l'arbre d'expansio minima d'una imatge mitjancant una mesura local de la probabilitat de les unions entre components. La idea es arribar a una segmentacio coherent amb les regions reals, compromis entre particions amb moltes components (sobresegmentades) i amb molt poques (subsegmentades). Un altre objectiu es que lalgorisme sigui prou rapid com per ser util en aplicacions de robotica mobil. Aquesta caracteristica s'assoleix amb un plantejament local del creixement de regions, tot i que el resultat presenti caracters globals (color). La possible sobresegmentacio es suavitza gracies al factor probabilistic introduit. L'algorisme de segmentacio tambe hauria de generar segmentacions estables en el temps. Aixi, l'algorisme referit s'ha ampliat incloent-hi un pas intermedi entre segmentacions que permet de relacionar regions semblants en imatges diferents i propagar cap endavant els reagrupaments de regions fets en anteriors imatges, aixi si en una imatge unes regions s'agrupen formant-ne una de sola, les regions corresponents en la imatge seguent tambe s'han d'agrupar juntes. D'aquesta manera, dues segmentacions correlatives s'assemblen i es pot mantenir estable la segmentacio duna sequencia. Finalment, es planteja el problema de comparar imatges a partir del seu contingut. Aquesta Tesi es concentra nomes en la informacio de color i, a mes de investigar la millor distancia entre segmentacions, es busca tambe mostrar com la invariancia de color afecta les segmentacions. Els resultats obtinguts per cada objectiu proposat en aquesta Tesi avalen els punts de vista defensats, i mostren la utilitat dels algorismes, aixi com el model de color tant per la recuperacio espectral com pel calcul explicit de les transformacions entre colors. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------