Source: https://es.scribd.com/document/22385148/Curso-Vision-Artificial
Timestamp: 2016-08-24 22:17:31+00:00

Document:
BrowseUploadSign inJoinBooksAudiobooksComicsSheet MusicWelcome to Scribd! Start your free trial and access books, documents and more.Find out more1Cur so de Visión Ar t if icial
Cur so de Visión Ar t if icial
ð Introducción: Visión Natural vs Visión Artificial.
ð Esquema de un Sistema de Visión Artificial.
ð Conceptos relativos al Tratamiento de Imágenes Digitales.
ð Preprocesamiento.
ð Segmentación.
ð Extracción de Características.
ð Morfología Matemática.
ð Compresión de Imágenes Digitales.
ð Calibración de Cámaras.
ð Visión Estéreo.
ð Ejemplos de Sistemas de Visión Artificial.
ðImportancia de la visión como fuente de información para ambos tipos de sistemas.
ðEl sentido de la vista nos proporciona el 80% de la información que recibimos.
ðDotar a las máquinas de esta fuente de información les proporcionaría una mejora significativa.
Respuest a al Espect r o Elect r omagnét ico
ðLongitud de onda = 1 / Frecuencia de onda
Espect r o Elect r omagnét ico - Ej emplos
ðInfrarrojo: detección de clavos insertados en la madera (calor inducido + digitalización con cámara de infrarrojos).
ðInfrarrojo: Iluminación nocturna. Identificación de vehículos en carretera (reconocimiento de matrículas).
ðInfrarrojo: detección de fuego en instalaciones industriales.
ðRayos X: detección de grietas o imperfecciones en objetos de madera.
Velocidad de Respuest a
ðTiempo de respuesta del SVH: 0.06 segundos. (TV muestra 30 tramas por segundo ⇒una trama cada 0.03 segundos).
ðTiempo de respuesta del SVA depende de:
û tipo de cámara: cámara de estado sólido = 10 µseg.
û electrónica de digitalización: mayor de 30 por seg.
û tamaño de la imagen.
ðEl tiempo de respuesta de los SVA se irá reduciendo según se vaya mejorando la electrónica asociada a los mismos (la variación del SVH es mucho más lenta).
Velocidad de Respuest a - Ej emplos
ðUn SVA actual puede detectar la existencia o no de etiquetas sobre botellas a una velocidad de 1200 botellas por minuto ⇒20 por segundo ⇒1 cada 0.05 seg.
ðEl tiempo de respuesta del SVH se va incrementando con la fatiga, la edad, etc. Esto no ocurre a los SVA.
Sensibilidad, Pr ecisión y Consist encia
ð Sensibilidad:
û El ser humano puede discernir entre 10 ó 20 niveles de gris.
û Los SVA tienen una definición muy superior.
ð Precisión:
û La precisión del SVH es muy pobre (se apoya en instrumentos de medida).
û Los SVA pueden calcular áreas, perímetros, etc... con gran precisión (sólo depende de la resolución espacial de los componentes del sistema).
ð Consistencia:
û Los resultados obtenidos por el SVH son poco consistentes debido a: fatiga, distracciones, etc ...
û Los resultados obtenidos por un SVA son consistentes. Se puede considerar que su nivel de rendimiento permanece constante a lo largo de toda su vida operativa.
SVH - Pr ocesos oponent es
Fijar la visión sobre el símbolo + de la izquierda durante al menos 30 segundos. Posteriormente fijar la vista sobre el símbolo + de la derecha.
SVH - Ef ect o de r elleno
Observar la imagen de cerca y, posteriormente, observarla después de haberse separado un par de metros de la misma.
Este fenómeno de rellenado confirma la pobreza de la resolución espacial del sistema de conos del ojo humano especializado en la percepción de las longitudes de onda cortas.
SVH - Per cepción de la dist ancia
Este dibujo nos permite comprobar la Influencia del color y del brillo en la percepción de la distancia
SVH - Campos r ecept ivos
SVH - I lusiones
Esquema Físico de un SVA
Posición (Encuadre)
Control de los parámetros de la cámara (Visión Activa)
Esquema Lógico de un SVA
Preproceso Segmentación
Campo de la Visión
Campo del Reconocimiento de Patrones
ð La variabilidad de la luz ambiental es inaceptable para la gran mayoría de los SVA.
ð Necesidad de diseñar el sistema de iluminación artificial.
ð En el diseño será necesario contemplar:
û Las características ópticas de los materiales.
û Las necesidades de la aplicación.
û Las fuentes de luz a emplear.
Nat ur aleza de la luz
ð La luz se desplaza o irradia en todas las direcciones a partir de su origen. Por eso según la distancia se percibe con mayor o menor energía luminosa, es lo que denominamos luminosidad.
ð Cuando la luz se desplaza por un medio constante puede llegar a la superficie de algún objeto. En este punto puede ser:
û Reflejada: la superficie de la mayoría de los objetos reflejan o "rebotan" la luz.
û Absorbida: si el objeto es opaco, la luz no reflejada por su superficie resulta absorbida por aquél y desaparece. La energía se convierte en calor en el interior del objeto.
û Transmitida: si el objeto es transparente, parte de la luz continúa su desplazamiento a través del objeto.
ð La energía total de la luz que llega a un objeto (luz incidente) debe equivaler a la suma de la energía de la luz reflejada, absorbida y transmitida.
Car act er íst icas ópt icas de los mat er iales
ð Materiales Reflectantes
û Difusos
Ÿ La luz incidente se refleja en todas las direcciones
Ÿ Superficies con textura granular.
û Especulares
Ÿ La luz incidente se refleja con el mismo ángulo de incidencia.
Ÿ Superficies altamente pulidas - espejos. û Selectivos
Ÿ Devuelven una cierta cantidad de luz de una longitud de onda determinada y absorben el resto.
û No Selectivos
Ÿ Devuelven toda la luz incidente independientemente de su longitud de onda.
ð Materiales Absorbentes
û Selectivos
Ÿ Materiales que muestran un alto nivel de absorción para determinadas longitudes de onda de la luz incidente. Por ejemplo, las superficies coloreadas.
Ÿ Absorben por igual todas las longitudes de onda de la luz incidente.
ð Materiales que dejan pasar la luz
û Transparentes
Ÿ Dejan pasar la luz sin dispersión o reflexión apreciables.
û Translúcidos
Ÿ Dejan pasar la mayor parte de la luz incidente pero con una componente importante de difusión.
û Opacos
Ÿ No dejan pasar la luz
û Selectivos y No selectivos
Fuent es de Luz
ð Fuentes Incandescentes
ð Fluorescentes
ð LEDs
ð Luz Estroboscópica
ð Láser
Fuent es I ncandescent es
ð Ventajas
û Bajo coste
û Fáciles de utilizar
û Pueden estar en funcionamiento durante largos períodos de tiempo
û Permiten ajustar la intensidad
ð Inconvenientes
û Desprenden calor elevado
û El paso de la corriente alterna a 50 Hz
Fluor escent es
û No generan calor
û Formas y tamaños variables
û Diversos colores de luz
û Imposibilidad de operar a bajas temperaturas
û Disminución del nivel de iluminación con el paso del tiempo
ð Aplicaciones
û Buenos para iluminación difusa
û Se emplean con materiales con un elevado índice de reflexión
û Luz monocroma en una gran variedad de colores
û Período de vida largo
û Intensidad de iliminación muy baja
û Buenos para iluminación a contraluz
û Se utilizan LEDs ultravioletas para obtener grandes incrementos de contraste
Luz Est r oboscópica
û Permiten analizar objetos en movimiento (piezas en una cinta transportadora)
û Iluminación intensa (disminuye el efecto de la luz ambiente)
û Pulsos de luz de 2 µseg.
û Necesitan una fuente de tensión especial
û Necesitan sincronización con las cámaras
û Su intensidad va decreciendo con el tiempo
û Permite generar una gran diversidad de patrones de luz (puntos, líneas finas, rejillas, ...)
û Mal comportamiento frente a superficies que absorben luz
û Buenos para iluminación estructurada
û Permiten medir alturas en el eje z
Fibr a ópt ica
ð No transmiten calor en el proceso de iluminación
ð Se utilizan para iluminar pequeñas áreas y zonas de difícil acceso
ð También se emplean en aplicaciones en las que el espacio de trabajo permanece constante
Mét odos de I luminación
ð Iluminación a Contraluz
ð Iluminación Estructurada
ð Iluminación Frontal
ð Iluminación Rasante
I luminación a Cont r aluz
ð El objeto se coloca entre la fuente de iluminación y la cámara
ð Crea una silueta del objeto (por supuesto opaco) sobre un fondo iluminado
ð Se suelen utilizar difusores para evitar saturaciones en la imagen captada
ð La imagen resultante es prácticamente monocromática y su segmentación es muy sencilla
ð Es muy útil en aplicaciones en las que se quieran detectar falta de elementos o grietas.
ð Su principal inconveniente se encuentra en la pérdida de los detalles y en la imposibilidad de detectar imperfecciones en la superficie de los objetos.
I luminación Est r uct ur ada
ð En este método de iluminación se realizan proyecciones de puntos, franjas o rejillas sobre la superficie de trabajo
ð Al establecer un patrón conocido resulta más fácil detectar cualquier anomalía en los objetos
ð Analizando la forma en la que el patrón de luz es distorsionado podemos obtener información tridimensional de los objetos
I luminación Fr ont al e I luminación Rasant e
ð Estos tipos de iluminación se utilizan para analizar la superficie de los objetos.
ð Dependiendo del ángulo de incidencia de la luz sobre la superficie se denomina:
û Iluminación Frontal (ángulos grandes)
û Iluminación Rasante (ángulos pequeños)
Ÿ Cuanto más pequeño sea el ángulo más se resaltarán las pequeñas rugosidades existentes en la superficie del objeto.
Tipos de Cámar as
ð Cámaras VIDICÓN
ð Cámaras de Estado Sólido
ð Otros Dispositivos Captadores de Imagen
û Scanners
û Arrays Lineales
Cámar as VI DI CÓN
ð Se rastrea la superficie sobre la que se ha proyectado la imagen
mediante un haz de electrones.
ð La superficie fotosensible se rastrea línea a línea.
ð En cada punto por el que pasa el haz de electrones, el dispositivo es excitado de forma proporcional a la intensidad luminosa. Esto se
traduce en una función continua de corriente que representa la imagen seccionada en líneas.
ð Alta resolución y sensibilidad
ð Buen comportamiento ante el efecto BLOOMING.
Cámar as de Est ado Sólido
ð La superficie sobre la que se proyecta la luz está formada por una matriz de elementos fotosensibles.
ð Cada uno de los elementos entrega un valor de corriente proporcional a la intensidad luminosa proyectada sobre él.
ð Tamaño y peso reducidos.
ð Bajo consumo de energía (1..3 watios frente a los 10..20 watios de las vidicón).
ð Gran resistencia a los campos magnéticos.
ð Alta velocidad de respuesta.
Cámar as Digit ales o Analógicas
ð Si lo que se necesita es una señal de vídeo clara que no se va a procesar de ninguna manera (p.e. viéndola directamente en un monitor) bastará con una cámara analógica.
ð Si se va a procesar la imagen a través de un ordenador, hay dos posibles soluciones:
û Utilizar una cámara analógica y digitalizar la señal en el ordenador con la correspondiente tarjeta. Esto presenta el problema de que
se puede introducir ruido eléctrico en la señal antes de ser
digitalizada, haciendo que la imagen pierda algo de calidad.
û Utilizar una cámara con salida digital. Este sistema es más resistente al ruido y permite obtener mejores resultados.
Vent aj as de ut ilizar cámar as digit ales Vent aj as de ut ilizar cámar as digit ales ð El Número de bits efectivos (ENOB, Equivalent Number Of Bits) es mayor en una cámara digital que en una analógica.
ð Eliminación del pixel jitter o temblor de pixels.
ð Resolución subpíxel.
ð Coherencia espacial.
Sensibilidad de una cámar a
La sensibilidad es la cantidad de luz (en lux) incidiendo en
el CCD para conseguir una señal de vídeo de 100 IRE (1.0 voltios, o un 255 en un sistema digital de 8 bits, o un 1023 en uno de 10). Cuanta menos luz sea necesaria para conseguir este nivel, más sensible es la cámara.
ENOB - númer o de bit s ef ect ivos ENOB - númer o de bit s ef ect ivos ð Cuando se digitaliza una señal analógica afectada por ruido, los más afectados son los bits menos significativos.
û Pongamos como ejemplo un sistema de 8 bits por pixel en escala de grises. En una zona de la imagen completamente uniforme, el nivel de gris de los pixels digitalizados podrían variar de, por ejemplo, 80 a 83. En un sistema ruidoso, esta variación podría producirse en el mismo pixel en sucesivos muestreos. û En este ejemplo se habrían perdido los dos bits menos significativos. Esto significa que el número de bits efectivos (ENOB) no sería 8, sino 6.
ð Se denomina campo de visión a la superficie de imagen captada por el sensor de la cámara.
ð El mejor campo de visión para cualquier aplicación se encuentra determinado por el tamaño del detalle más pequeño que se quiera detectar.
Campo de Visión = Resolución * Tamaño del detalle
Campo de Visión - Ej emplo
Superficie a inspeccionar = 120 * 80 cm. Cámara con resolución de 512 * 512 pixels
Tamaño detalle h = Campo de visión h / resolución h = 120 / 512 = 0.23 cm.
Tamaño detalle v = Campo de visión v / resolución v = 80 / 512 = 0.16 cm.
Ópt icas - Ref r acción de la Luz
Medio más denso
Ópt icas - Dist ancia Focal
û Característica principal de un objetivo.
û Distancia mínima que media entre el centro del objetivo y el plano en el que convergen los rayos paralelos al eje.
Ópt icas - Pr of undidad de Campo
ð Se denomina profundidad de campo al intervalo de campo enfocado alrededor de una determinada distancia de enfoque q
ð Cuanto menor es la distancia del objeto a la lente, más lejos de la lente se forma la imagen del objeto
ð Para poder enfocar un objeto situado a una distancia finita es preciso desplazar la lente. Este desplazamiento responde a la siguiente relación:
p Si · ⇒ · ⇒ · ⇒ ∞ ·
∞ · ⇒ · q f p Si
Ópt icas - Ej emplo I
Dados 2 objetivos O
con distancias focales f
=20mm y f
=200mm.
A) Hallar las distancias de enfoque de ambos objetivos para los puntos p
1 = ∞ y p
2 = 2 metros.
B) ¿Qué conclusiones se pueden obtener a partir de los resultados del apartado anterior?
Ópt icas - Ej emplo I I
Dado un objetivo con distancia focal f = 50 mm
A) Hallar las distancias de enfoque para los puntos p
1 = 100 metros
2 = 10 metros
3 = 1 metro
Tar j et as Digit alizador as
ð Su función consiste en convertir la señal procedente de la/s cámara/s y almacenarla en memoria.
ð Existen tarjetas que proporcionan sus propios buffers de memoria y otras que utilizan la memoria del ordenador (vía DMA).
ð Muchas de ellas permiten un preprocesamiento previo de las imágenes. El número de tareas implementadas en hardware es muy variable.
La resolución de las tarjetas digitalizadoras y la de las cámaras (sensor) no tiene porque coincidir. Por lo tanto, es importante (sobre todo cuando se emplean técnicas de medición) saber que ocurre con los puntos que faltan o sobran.
Muest r eo y Cuant if icación
ð El muestreo es la conversión que sufren las dos dimensiones espaciales de la señal analógica y que general la noción de pixel.
ð La cuantificación es la conversión que sufre la amplitud de la señal analógica generándose el concepto de nivel de gris o intensidad.
ð Existen dos conceptos asociados al muestreo y a la cuantificación:
û Resolución: número de muestras (rango en el que se divide el espacio bidimensional).
û Definición: número de niveles de intensidad (rango en el que se divide la intensidad de la señal luminosa).
Ej emplo de los ef ect os del muest r eo
Reducida por 32
Reducida por 16
Reducida por 4
Ej emplo de los ef ect os de la cuant if icación
2 niveles 4 niveles 8 niveles 256 niveles
Repr esent ación de las I mágenes Digit ales
) , ( ... ) 1 , ( ) 0 , (
) , 0 ( ... ) 1 , 0 ( ) 0 , 0 (
] 1 _ ... 0 [ ) , ( − · NIVEL MAX y x f donde
Tipos de I mágenes Digit ales
ð Imágenes Monocromáticas
ð Imágenes Binarias
ð Imágenes Multiespectrales
ð Imágenes Estereoscópicas
ð Imágenes de Vídeo (Secuencia de Imágenes)
(p) = conjunto de vecindad 4
) 1 , ( − · y x A ) , 1 ( y x B − ·
) , 1 ( y x C + · ) 1 , ( + · y x D
(p) = conjunto de vecindad 8
) 1 , 1 ( − − · y x A ) 1 , 1 ( − + · y x C
) 1 , 1 ( + + · y x G ) 1 , 1 ( + − · y x F
Conect ividad
ð Concepto importante para establecer las fronteras entre los distintos objetos que componen las imágenes.
ð Para decir si 2 pixels p y q están conectados es necesario determinar los siguientes criterios:
û Criterio de Vecindad
Ÿ por ejemplo: û Criterio de Equivalencia
Ÿ por ejemplo: ) (
p N q ∈
Dist ancia I
ð Dados los pixels p, q y z, con coordenadas (x,y), (s,t) y (u,v) respectivamente, decimos que D es una función distancia si:
q p si q p D
) , ( ) , ( p q D q p D ·
) , ( ) , ( ) , ( z q D q p D z p D + ≤
Dist ancia I I
ð La DISTANCIA EUCLÍDEA entre p y q se define como:
) , ( t y s x q p D
ð La DISTANCIA D
(CITY-BLOCK DISTANCE) entre p y q
t y s x q p D − + − · ) , (
(CHESSBOARD DISTANCE) entre p y q se define como:
( ) t y s x q p D − − · , máx ) , (
Hist ogr ama
ð Un histograma es una representación gráfica de la frecuencia de ocurrencia de cada uno de los niveles de intensidad (niveles de gris) de una imagen
ð Pseudocódigo
Desde i = 0 hasta i = N -1
Desde j = 0 hasta j = M - 1
[ ] ) , ( j i f HISTOGRAMA r Incrementa
Oper aciones Ar it mét icas
ð Suma de Imágenes
ð Diferencia de Imágenes
ð Multiplicación de Imágenes
ð Escalado de Imágenes
ð División de Imágenes
Suma de I mágenes
û Reducir los efectos del ruido en varias muestras de una misma escena.
û Aclarar imágenes (sumando una constante a todos los pixels).
ð La imagen de salida dependera de la implementación. ¿Qué hacemos con los pixels saturados?
û Normalizar
û Ajustar al máximo valor
û Empezar de nuevo en 0
j i In j i In j i Out + ·
Cte j i In j i Out + · ) , ( ) , (
Dif er encia de I mágenes
û Detectar cambios producidos entre dos imágenes de la misma escena pasado un determinado intervalo de tiempo. (por ejemplo: detectar una fuente de calor en el espectro infrarrojo).
û Eliminar defectos conocidos en el sensor de captación y zonas irrelevantes en el procesamiento de la escena.
ð La imagen de salida, dependiendo de la implementación, necesitará una posterior normalización para eliminar los valores negativos.
j i In j i In j i Out − ·
Cte j i In j i Out − · ) , ( ) , (
Mult iplicación de I mágenes
ð La multiplicación pixel a pixel de una imagen no se suele utilizar dentro del dominio del espacio.
ð Sin embargo, tiene aplicación en el dominio de la frecuencia. Se utiliza como filtro para atenuar determinado tipo de frecuencias.
j i In j i In j i Out × ·
Escalado de I mágenes
Cte j i In j i Out × · ) , ( ) , (
û Aclarar imágenes û Obscurecer imágenes û Reducir el número de pixels que se salen fuera del rango al aplicar otras operaciones aritméticas
ð El escalado produce efectos de aclarar/obscurecer mucho más naturales que la suma de una constante a todos los pixels de una imagen ya que mantiene el contraste relativo de la imagen.
1 f Cte
1 p Cte
Nota: El escalado de niveles de gris no debe confundirse con el escalado geométrico.
Oper aciones Lógicas
ð Los operadores lógicos se utilizan mayormente con imágenes binárias
û OR
û XOR
ð También se pueden emplear con imágenes en niveles de gris con otra funcionalidad
û NOT (en niveles de gris se convierte en inversión)
û AND, OR y XOR (entre los bytes de la imagen y un byte introducido como parámetro)
Oper aciones Geomét r icas
ð Traslación
ð Rotación
ð Espejo Vertical
ð Espejo Horizontal
Pr epr ocesamient o
ð Transformación de Niveles (Tablas Look-up)
ð Transformación del Histograma
ð Filtrado de Imágenes Digitales:
û en el dominio del Espacio
û en el dominio de la Frecuencia
Tr ansf or mación de Niveles I
ð A cada nivel de intensidad se le asigna uno nuevo
ð Los niveles a asignar se guardan en tablas Look-up
ð Este tipo de transformaciones suelen estar implementadas en Hardware
o o ... .. 1 ... ... ... .. ... ... ... 255 255
o 1 ... .. 2 ... ... ... .. ... ... ... 254 255
Tr ansf or mación de Niveles I I
Aclar a Obscur ece
Tr ansf or mación de Niveles I I I
Aument a el cont r ast e
I nvier t e
Tr ansf or mación de Niveles I V
No pr oduce cambios
Umbr aliza
Ecualización del Hist ogr ama
ð Transformación de los niveles de gris de una imagen para conseguir que su histograma sea lo más plano posible
ð Características:
û Aprovecha mejor el número de niveles disponible
û Aumenta el contraste
û A veces revela detalles ocultos por un bajo contraste
⇒ rango original
⇒ rango nuevo
N x M ⇒ nº de pixels
Filt r ado de I mágenes Digit ales
ð Objetivo: Resaltar determinadas frecuencias dentro de la imagen digital
û Paso Alto
Ÿ Resaltar Frecuencias Altas
Ÿ Se corresponden con los bordes de los objetos
û Paso Bajo
Ÿ Resaltar Frecuencias Bajas
Ÿ Se corresponden con las superficies homogéneas
Filt r ado Espacial - Máscar as de Convolución
[ ] ) 1 , 1 ( ... ) 1 , 1 (
) , ( + + × + + − − × · y x f i y x f a
û En los límites de la imagen se aplica un tratamiento especial o no se aplica ninguno (depende de la implementación)
Filt r ado Espacial - Filt r os Paso Baj o
Filt r ado Espacial - Filt r o de la Mediana
ð En el filtro de la mediana la máscara de convolución se emplea de forma distinta que en el resto de filtros
û Se toman todos los valores de la imagen cubiertos por la máscara
û Se ordenan de menor a mayor
û Se toma el valor central
û Degrada la imagen en menor cuantía que otros filtros paso bajo
û Es idempotente
û Es no lineal
Filt r ado Espacial - Filt r os Paso Alt o
ð Filtros Laplacianos:
ð Se aplica la máscara y, posteriormente, se toma el módulo
ð El operador de Laplace tiene el inconveniente de detectar alguno de los bordes dos veces y de ser muy sensible al ruido
Filt r os de Gr adient e
ð Los filtros de gradiente se utilizan para detectar los bordes (altas frecuencias) de los objetos presentes en la imagen
ð Detectan los cambios bruscos de intensidad en una determinada dirección
ð Normalmente utilizan máscaras de convolución de tamaño 3 x 3
ð En una máscara 3 x 3 podemos considerar 8 direcciones, por lo tanto, en un filtro de gradiente podemos tener hasta 8 máscaras de convolución
Filt r ado Espacial - Filt r os de Gr adient e
ð En la mayoría de los casos sólo se utilizan dos máscaras: G
y para detectar los bordes horizontales y verticales
ð Posteriormente, se calcula el gradiente total mediante alguna de las dos fórmulas siguientes:
G G G + ·
Filt r os de Gr adient e - Rober t s
) 1 , ( ) , 1 ( ) 1 , 1 ( ) , ( ) , ( + − + + + + − · y x f y x f y x f y x f y x G
Filt r os de Gr adient e - Pr ewit t
+ + + + + + − − − + + − + − − · )) 1 , 1 ( ) 1 , ( ) 1 , 1 ( ( )) 1 , 1 ( ) 1 , ( ) 1 , 1 ( ( ) , ( y x f y x f y x f y x f y x f y x f y x G
ð Si utilizamos las máscaras h
para detectar los bordes horizontales y verticales tenemos la siguiente expresión:
)) 1 , 1 ( ) , 1 ( ) 1 , 1 ( ( )) 1 , 1 ( ) , 1 ( ) 1 , 1 ( ( + − + − + − − − + + + + + − + y x f y x f y x f y x f y x f y x f
Filt r os de Gr adient e - Sobel
+ + + + + + − − − + + − + − − · )) 1 , 1 ( ) 1 , ( 2 ) 1 , 1 ( ( )) 1 , 1 ( ) 1 , ( 2 ) 1 , 1 ( ( ) , ( y x f y x f y x f y x f y x f y x f y x G
)) 1 , 1 ( ) , 1 ( 2 ) 1 , 1 ( ( )) 1 , 1 ( ) , 1 ( 2 ) 1 , 1 ( ( + − + − + − − − + + + + + − + y x f y x f y x f y x f y x f y x f
Tr ansf or mada de Four ier
vy ux j
ð La transformada de Fourier es un número complejo y, por lo tanto, queda definido por su módulo y su argumento
ð Debido a que, generalmente, el módulo toma un valor muy alto para frecuencias bajas se suele mostrar su logaritmo:
[ ] ) , ( 1 log ) , ( v u F Cte v u D + × ·
Filt r os en el dominio de la f r ecuencia
ð Filtros Paso Bajo
û Dejan pasar las frecuencias bajas
ð Filtros Paso Alto
û Dejan pasar las frecuencias altas
ð Filtros Paso Banda
û Nos permiten eliminar un determinado rango de frecuencias û Muy útil cuando el ruido tiene frecuencias conocidas
Segment ación
ð La segmentación consiste en separar los distintos elementos que componen la imagen digital.
ð Entre todos los métodos existentes nos centraremos en:
û Segmentación por Umbralización
û Segmentación por Crecimiento de Regiones
û Segmentación utilizando la Transformada de Hough
Segment ación - Umbr alización
ð Umbralizar consiste en obtener una imagen binaria a partir de una imagen de niveles.
û Si los valores de la imagen están por debajo de un determinado umbral ⇒ 0 (en la imagen binaria)
û Si los valores de la imagen están por encima de un determinado umbral ⇒ 1 (en la imagen binaria)
ð Esta umbralización puede ser:
û Fija
û Histograma Global
û Histograma Local
Umbr al con hyst er esis
ð Esta operación crea una imagen binaria cuyos valores serán umbralizados con un valor dependiente de los vecinos del pixel
ð Si los vecinos son oscuros el umbral será más alto y viceversa
ð Se trata de eliminar ruido a la vez que se obtiene la imagen binaria
caso otro cualquier en L Umbral
Máximo vecinos si L Umbral
caso otro cualquier en
Umbral y x f si
Umbr al Por cent ual - Umbr al Recur sivo
ð La operación de Umbralizacón Percentual crea una imagen binaria que tendrá un porcentaje de pixels negros igual al porcentaje determinado de antemano. Muy útil cuando conocemos el tamaño relativo del objeto con respecto del fondo
ð La operación de Umbralizacón recursiva crea una imagen binaria umbralizada en un valor calculado en N iteraciones de manera que la media de pixels debajo y sobre el umbral sea equidistante
Segment ación - Cr ecimient o de Regiones I
→ ) (R H
Criterio de Homogeneidad dentro de la Región R
ð Buscamos conseguir:
regiones de n s s i i TRUE R H
º .. 1 ) ( · · ∀ ·
R adyacente R j i j i FALSE R R H ≠ ∀ · ∪ , ) (
10 ) ( · − ↔ · ∪ T siendo T m m TRUE R R H
p Por ejemplo:
= media del nivel de gris de la región i
Segment ación - Cr ecimient o de Regiones I I
1. Dividir la imagen en muchas regiones pequeñas (por ejemplo: una por pixel)
2. Examinar todas las regiones adyacentes y unir las regiones R
3. Mientras se hayan unido regiones, ir al paso 2
TRUE R R H
· ∪ ) (
Tr ansf or mada de Hough (I )
ð Su objetivo es encontrar en la imagen la localización de objetos de cierto tipo (originariamente rectas)
ð Transforma la imagen a un nuevo espacio N dimensional
û Cada posición representa a un objeto concreto
ð Rectas: espacio bidimensional donde
û Cada posición representa una posible recta en la imagen original, especificada por su pendiente y ordenada en el origen
û Todas las posibles rectas que pasan por un punto en la imagen original se representan por una recta en la imagen transformada
Tr ansf or mada de Hough (I I )
n = - x’ m + y’
(m’,n’)
y’ = m x’ + n
Tr ansf or mada de Hough (I I I )
ð Una recta en el dominio de la imagen se transforma en un punto en el espacio de Hough
ð Un haz de rectas que pasan por un punto (x’,y’) en la imagen se transforman en una recta en el dominio de Hough
ð El problema de esta representación (y = m x + n) es que la pendiente puede tomar valores infinitos
ð Es preferible la representación s = x cos θ + y sen θ
Cálculo de la t r ansf or mada
ð Discretizar el espacio de Hough s,θ en un conjunto finito de valores (el número de éstos depende de la aplicación). Se utilizará una matriz A(s,θ). Inicializar A(s,θ) con ceros.
ð Para cada punto (x,y) activo en la imagen
û para cada posible valor de θ en el rango T
Ÿ calcular s = x cos θ + y sen θ
Ÿ incrementar el contenido de A(s,θ)
ð Buscar elementos de A con valores altos; cada uno de ellos se corresponde con una recta en la imagen original. La magnitud del valor depende del número de pixels de la recta.
Ej emplo I
Rectas detectadas:
theta = 45.000000; S = 135.764496 (H = 1.000000)
theta = 90.000000; S = 100.000000 (H = 0.707106)
Ej emplo I I
theta = 0.000000; S = 56.851387 (H = 0.819132)
theta = 0.000000; S = 68.221664 (H = 0.828778)
theta = 1.000000; S = 68.221664 (H = 1.000000)
theta = 3.000000; S = 79.591942 (H = 0.923633)
theta = 90.000000; S = 295.627197 (H = 0.839228)
theta = 91.000000; S = 284.256927 (H = 0.860129)
theta = 95.000000; S = 204.664993 (H = 0.809486)
theta = 176.000000; S = -56.851387 (H = 0.843248)
theta = 178.000000; S = -68.221664 (H = 0.977492)
Gener alización par a ot r os t ipos de obj et o
ð Es posible calcular las transformadas para una gran cantidad de objetos utilizando las ecuaciones de éstos
û círculos
û rectángulos
ð La dimensión (D) del espacio transformado depende del tipo de objeto y de la resolución de la discretización de los parámetros (P)
û el coste del cálculo de la transformada de una imagen de NxNxP pixels es PN
û el coste computacional de la búsqueda de máximos es P
Compar ación con ot r os mét odos
û es capaz de detectar objetos parcialmente ocultos
û es independiente del tamaño del objeto
û se puede generalizar a cualquier tipo de objeto
û alto coste computacional
û no es trivial fijar el umbral de detección
û es necesario describir matemáticamente el objeto a reconocer
Ext r acción de Car act er íst icas
ð Objetivo: encontrar valores numéricos que describan la figura del objeto (previamente segmentada)
ð Existen muchas formas de describir los objetos presentes en una imagen digital. Dos métodos muy utilizados son:
û Imágenes binarias de contornos → Descriptores de Contorno
û Imágenes binarias de regiones → Descriptores de Región
Obt ención de una imagen de cont or no
ð Se procesan las filas:
ð Se procesan las columnas
ð Se combinan los resultados previos mediante una operación lógica OR
) , ( ) 1 , ( 0
) , ( ) 1 , ( 1
y x I y x I si
) , ( ) , 1 ( 0
) , ( ) , 1 ( 1
Descr ipt or es de Cont or no
ð Código Cadena
ð Signaturas
ð Aproximaciones Poligonales
ð Para representar cada uno de los contornos existentes en una imagen son necesarios:
û Un punto inicial
û Una secuencia de dígitos que representan el contorno
Descr ipt or es de Regiones
ð Momentos
û Área
û Centro de Gravedad
û Momentos Invariantes a Traslaciones
ð Descriptores de Textura
ð Esqueletos
y x f y x m
área m ≡
x Gravedad de Centro · ·
y x f y y x x µ
Momentos Invariantes a Traslaciones:
Mor f ología Mat emát ica - I nt r oducción (I )
ð Morfología Matemática
û metodología del tratamiento de imágenes basada en el estudio de formas y estructuras
ð Tipos de Estructura interior de una imagen
û Macroestructura
Ÿ análisis de formas:
caracteres impresos
û Microestructura
Ÿ análisis de distribución de partículas
imagen ruidosa
Mor f ología Mat emát ica - I nt r oducción (I I )
ð Tipos de Morfología Matemática
û Morfología Binaria
Ÿ Transformaciones de Conjuntos Ÿ Imágenes binarias
û Morfología Numérica
Ÿ Transformaciones de Funciones
Ÿ Imágenes Numéricas
ð La Morfología Matemática nos permite construir transformaciones complejas mediante iteración o concatenación de transformaciones elementales
Mor f ología Mat emát ica - I nt r oducción (I I I )
ð Imágenes
û Conjunto de pixels de tamaño apreciable
ð Elementos Estructurantes
û Conjunto de pixels de tamaño reducido
Imagen A =
E.E. X =
Mor f ología Mat emát ica - I nt r oducción (I V)
ð La idea básica del procesamiento morfológico consiste en ir sondeando la imagen con un elemento estructurante para obtener información relativa a las formas que en ella se encuentran.
ð Georges Matheron
û “el conocimiento que tenemos de una imagen depende del modo en que la observamos, y por lo tanto, todas las relaciones consecuentes dependerán de las elecciones tomadas en nuestras observaciones”
û “incluso si aplicamos algoritmos para seleccionar el elemento estructurante apropiado, el criterio mediante el cual estos algoritmos realizan sus selecciones estará, a fin de cuentas, determinado por el tipo de información que nosotros deseemos conseguir”
Mor f ología Mat emát ica - Er osión (I )
ð Notación:
û consiste en pasear el elemento estructurante por todos los pixels de la imagen e ir marcando aquellas posiciones en las que se sitúa el origen del elemento estructurante, siempre y cuando éste “case” en la imagen
Mor f ología Mat emát ica - Er osión (I I )
Mor f ología Mat emát ica - Dilat ación (I )
ðNotación:
ðDefinición
û consiste en pasear el elemento estructurante por todos los pixels de la imagen y, si el origen del elemento estructurante coincide con un pixel activo (=1), entonces marcaremos las posiciones activas del elemento estructurante en la imagen de salida.
Mor f ología Mat emát ica - Dilat ación (I I )
Mor f ología Mat emát ica - Aper t ur a
û consiste en una erosión seguida de una dilatación, ambas con el mismo elemento estructurante.
ð Ejemplo:
Mor f ología Mat emát ica - Cier r e
û consiste en una dilatación seguida de una erosión, ambas con el mismo elemento estructurante.
Mor f ología Mat emát ica - Esquelet ización
ð Es un método empleado comunmente para el adelgazamiento de imágenes con propósitos de reconocimiento o compresión
ð Se basa en el concepto de discos máximos
ð Los centros de los discos máximos de una imagen componen el esqueleto de la imagen
ð Fórmula de Lantuejoul para obtener el esqueleto de una imagen:
( ) ( ) [ ] { ¦ ... 2, 1, n para ) ( · Θ − Θ ∪ · B nB S nB S S Skel o
Mor f ología Mat emát ica - Pr opiedades (I )
A B B A ⊕ · ⊕
( ) ( ) C B A C B A ⊕ ⊕ · ⊕ ⊕
B B A B A B B B ⊕ ⊕ · ⊕ ⇒ ⊕ · 2 2
• Multiplicación Escalar
• Asociatividad de la Dilatación
• Conmutatividad de la Dilatación
Mor f ología Mat emát ica - Pr opiedades (I I )
( ) B A B B A
A B A ⊃ •
A B A ⊂ o
• Antiextensividad de la apertura
• Extensividad del cierre
• Idempotencia
Mor f ología Mat emát ica - Aplicaciones (I )
( ) A B A − ⊕
( ) B B A • o
• Detección de Bordes
( ) B A A Θ −
( ) ( ) B A B A Θ − ⊕
Frontera Interna
Mor f ología Mat emát ica - Aplicaciones (I I )
ð Granulometrías
û Método de análisis de texturas, tamaños y formas
û Consiste en cribar imágenes granulares a través de cribas de diferente tamaño y forma.
circular e e E E
pixel único un E
⊕ ⊕ ·
⊕ ·
Mor f ología Mat emát ica - Mor f ología Numér ica
ð La morfología numérica tiene en consideración las transformaciones morfológicas de las funciones (imágenes numéricas)
ð La Erosión se realiza reemplazando cada punto de la imagen por el valor Mínimo de todos los puntos cubiertos por el elemento estructurante
ð En la Dilatación el valor de cada punto de la imagen viene dado por el valor Máximo de los puntos cubiertos por el elemento estructurante
{ ¦ B j i j i f B y x f ∈ · Θ ) , ( | ) , ( mín ) , (
{ ¦ B j i j i f B y x f ∈ · ⊕ ) , ( | ) , ( máx ) , (
Compr esión de I mágenes - Necesidad
ðAlmacenamiento requerido por distintos tipos de imágenes digitales
û trama de vídeo en color (512 x 512)
Ÿ 750 KBytes
û negativo fotográfico (2000 x 3000)
Ÿ 18 MBytes
û radiografía (5000 x 6000)
Ÿ 44 Mbytes
ðVelocidad de Transmisión
Compr esión de I mágenes - Redundancia
ðEl proceso de compresión consiste básicamente en eliminar uno o más de los 3 tipos siguientes de redundancia
û Redundancia Espacial: debida a la correlación (dependencia) entre los valores de pixels vecinos
û Redundancia Espectral: debida a la correlación entre los diferentes planos de color
û Redundancia Temporal: debida a la correlación entre las tramas de una secuencia de imágenes
Compr esión de I mágenes - Clasif icaciones
ðMétodos con pérdida de información
ðMétodos sin pérdida de información
ðMétodos Espaciales
ðMétodos Transformados
ðMétodos de 1ª generación
ðMétodos de 2ª generación
Compr esión de I mágenes - Mét odos (I )
ðCodificación en planos de bits
û códigos continuos (código Gray)
û codificación de longitudes
ðCodificación Predictiva
û predicción
û codificación
Compr esión de I mágenes - Mét odos (I I )
ðMétodos Transformados - Compresor
en bloques de
tamaño n x n
f(j,k)
F*(u,v)
Compr esión de I mágenes - Mét odos (I I I )
ðMétodos Transformados - Descompresor
F’*(u,v)
F’(u,v)
f’(j,k)
f’(i,j)
Compr esión de I mágenes - Mét odos (I V)
ðCodificación Subbanda
muestreo Filtro
Compr esión de I mágenes - Mét odos (V)
ðCodificación Jerárquica
Nivel 0 (N x N)
(N/2 x N/2)
(N/4 x N/4)
(N/8 x N/8)
Compr esión de I mágenes - Mét odos (VI )
ðCodificación basada en el Objeto
û Segmentación
Ÿ Regiones Crecientes
Ÿ Morfología Matemática
û Codificación de Contornos
û Codificación de Texturas
Compr esión de I mágenes - Est ándar es (I )
ðJPEG (Joint Picture Group) ISO-CCITT
ðModos de Funcionamiento
û Secuencial
û Progresivo
û Jerárquico
û Sin pérdida de información
Compr esión de I mágenes - Est ándar es (I I )
ðJPEG - Resultados
Indistinguible del original
Compr esión de I mágenes - Est ándar es (I I I )
ðMPEG (Moving Picture Expert Group) - ISO
ðApartados del MPEG
û MPEG - VIDEO
û MPEG - AUDIO
û MPEG - SYSTEM
Calibr ación de Cámar as
ðModelo general de cámara
û Modelo de calibración pin-hole
û Modelo de distorsión de la lente
û Plantillas de calibrado
ðModelo de calibrado alternativo
û Modelo de cámara basado en interpolación
Modelo Gener al de Cámar a
ðObjetivo: construir un modelo analítico que permita obtener la proyección de una escena y, a partir de él, el modelo inverso
ðObtención de una medida cuantitativa a partir de la imagen que se analiza
MOD INVERSO
Modelo de Calibr ación pin-hole (I )
ð M(X,Y,Z) Punto de la escena
ð m(x,y) Punto M proyectado en el plano imagen
ð C Centro óptico
ð f Distancia focal
Modelo de Calibr ación pin-hole (I I )
ð (x,y) Proyección sobre el plano imagen
ð (u,v) Píxel correspondiente a la proyección
ð c(u
) Punto principal de la cámara
Nº píxeles por unidad de longitud
u k x u
v k y v
Modelo de Calibr ación pin-hole (I I I )
ð (X
) Sistema de referencia de la escena
ð (X,Y,Z) Sistema de referencia de la cámara
Modelo de Calibr ación pin-hole (I V)
ð Transformación del sistema de referencia de la escena al sistema de referencia de la cámara
ð R Matriz de rotación
ð t Vector de traslación
cos cos sen cos sen
sen cos cos sen cos cos cos sen sen sen cos sen
sen sen cos sen cos cos sen sen sen cos cos cos
ψ φ ψ θ φ ψ φ ψ θ φ θ φ
Modelo de Calibr ación pin-hole (V)
f y ·
u x k u
v y k v
Par ámet r os de Calibr ación
ðParámetros intrínsecos. Representan las propiedades internas de la cámara
û f, distancia focal
, coordenadas del punto principal
, factores de escala horizontal y vertical
ðParámetros extrínsecos. Representan la posición y orientación de la cámara respecto de la escena
û ψ, θ, φ, parámetros de rotación
, parámetros de traslación
Pr oceso de Calibr ación
ðLa calibración de una cámara consiste en calcular los once parámetros intrínsecos y extrínsecos
ðProceso de calibrado:
û Construcción de la plantilla de calibrado. Al menos seis puntos de la escena conocidos
û Proyección y localización de los puntos en la imagen
û Planteamiento del sistema de ecuaciones
û Resolución aplicando mínimos cuadrados
Modelo de Dist or sión de la Lent e (I )
ð El modelo pin-hole es un modelo teórico libre de distorsiones
ð La óptica de la cámara introduce aberraciones que distorsionan la imagen. La más notable es la distorsión radial, que provoca que los puntos de la imagen se desplacen en direcciones radiales alejándose o acercándose al punto principal c
Modelo de Dist or sión de la Lent e (I I )
ðInfluencia de la distorsión radial en el modelo general de cámara.
ðδ
son las correcciones de las coordenadas (x,y)
y y δ + · ˆ
...) ( ˆ
+ + + · r k r k r k x
+ + + · r k r k r k y
ˆ ˆ y x r + ·
r k x x + ·
r k y y + ·
ˆ r k x
ˆ r k y
x x δ + · ˆ
Modelo de Dist or sión de la Lent e (I I I )
ˆ u x k u
ˆ v y k v
Pr oceso de Calibr ación (I )
es el nuevo parámetro introducido por el modelo de distorsión de la lente
ðEl modelo de distorsión de la lente no es lineal
1 Obtención de los once parámetros del modelo pin-hole, considerando k
= 0 la primera vez y el valor calculado en el paso 2 las siguientes veces
2 Despejar k
y calcularlo en función de los once parámetros obtenidos en el paso previo
3 Repetir los dos pasos anteriores hasta que los doce parámetros converjan
Pr oceso de Calibr ación (I I )
ðAlgoritmo:
Ctes(t) = (f, u
, ψ, θ, φ, t
Ctes(t) = 0
Calcular Ctes(t) con k
(t) con Ctes(t)
Hasta que Ctes(t) == Ctes(t-1) y k
(t) == k
Plant illa de Calibr ado (I )
Plant illa de calibr ado (I I )
Modelo de Cámar a Basado en I nt er polación
ðCaracterísticas:
û Método válido para análisis de escenas formadas por planos (pared, suelo, lateral plano de un objeto, etc.)
û Independiente de la posición de la cámara y de la distancia focal
û No existen parámetros de calibrado
û Existen dos matrices con las posiciones reales y de imagen, respectivamente, de los puntos de calibrado
û Transformación directa entre coordenadas reales y coordenadas de imagen
û Minimiza el efecto de la perspectiva y de la distorsión radial
Tr ansf or mación de Coor denadas
ð Las transformación de coordenadas se realiza pasando de un espacio bidimensional (plano XY) a otro (plano uv)
ð Correspondencia biunívoca entre las coordenadas de imagen y reales en los puntos de calibrado
ð Interpolación bilineal entre los puntos de calibrado para obtener el resto de puntos
I nt er polación Bilineal
ð Se obtienen los puntos de calibrado más próximos que rodean al punto a transformar
ð Se calcula la interpolación de cada coordenada por separado
Visión Est ér eo
ðObjetivo: reconstrucción de las coordenadas 3D de los puntos de una escena desde varias imágenes tomadas por cámaras diferentes de las cuales se conoce su posición y orientación
ðConceptos básicos
û Ambigüedad de la correspondencia
û Restricciones
û Rectificado
û Técnicas de correlación
Ambigüedad de la Cor r espondencia (I )
ðDado un punto perteneciente a un objeto en una imagen es difícil determinar cuál es su homólogo en la otra imagen, ya que puede haber varios candidatos
ðCuestiones que se plantean:
û ¿Qué puntos de la segunda imagen son adecuados para ser puestos en correspondencia?
û ¿Qué restricciones pueden utilizarse para limitar la búsqueda del homólogo?
û ¿Cómo se realiza el emparejamiento?
Ambigüedad de la Cor r espondencia (I I )
ð Problema de correspondencia:
para el punto m
hay que decidir con qué m
ð Problema de reconstrucción:
hay que calcular las coordenadas de M en el sistema de referencia de la escena
û Intersección entre las rectas m
û Resolución del sistema de ecuaciones
Ambigüedad de la Cor r espondencia (I I I )
ðPara resolver el problema de correspondencia hay que imponer restricciones:
û Restricciones geométricas impuestas por el sistema de cámaras: destaca la restricción epipolar
û Restricciones geométricas que surgen según la posición desde la que se observen los objetos:
suposición de que la distancia al objeto varía ligeremente en cualquiera de sus partes (poliedros)
û Restricciones físicas que surgen de la manera en que los objetos interaccionan con la iluminación: implica utilizar modelos para las fuentes de luz y para las superficies de reflectancias (modelo lambertiano)
Pr imit ivas de Puest a en Cor r espondencia
ðLas primitivas de correspondencia representan elementos (puntos, líneas, regiones) seleccionados para encontrar correspondencias entre dos vistas estereoscópicas de una misma escena
û Primitivas basadas en la intensidad: se correlan píxeles (o ventanas) atendiendo a sus niveles de gris
û Primitivas basadas en bordes: se utilizan los puntos de los bordes para emparejar los puntos homólogos
û Primitivas basadas en regiones: se establecen correspondencias entre regiones, que son menos sensibles al ruido. Hay menor ambigüedad
Rest r icciones
ðSe imponen restricciones geométricas para limitar el espacio de búsqueda del homólogo
ðRestricciones más comunes:
û Restricción epipolar
û Criterio de unicidad
û Restricción de continuidad
û Restricción de ordenación
û Restricción de planaridad
Rest r icción Epipolar (I )
ðEs la restricción más conocida y estudiada
ðPermite reducir el espacio de búsqueda de dos a una dimensión
ðDefiniciones:
û Plano epipolar ℘
û Líneas epipolares
û Epipolos
û Línea base.
Rest r icción Epipolar (I I )
Car act er íst icas de la Rest r icción Epipolar (I )
ðLas líneas epipolares son el resultado de la intersección del plano epipolar con cada uno de los planos imagen
ðLos epipolos son únicos para un mismo sistema estereoscópico
ðTodas las líneas epipolares pasan por los epipolos
ðLa línea base es única para un sistema estereoscópico dado
ðTodos los planos epipolares pasan por la línea base
ðDado m
se encuentra en la epipolar ep
(2D ⇒1D)
ðEs simétrica (m
Car act er íst icas de la Rest r icción Epipolar (I I )
ðSi los planos imagen son paralelos los epipolos se van al infinito y todas las epipolares son paralelas
Cr it er io de Unicidad
ðPara cada punto de la imagen 1 existe a lo sumo un punto homólogo en la imagen 2 (los objetos deben ser opacos)
ðLas líneas y áreas tienen infinitos puntos independiente-
mente del punto de vista desde el que se observen
ðExisten problemas debido al error de discretización debido al proceso de digitalización
Rest r icción de Cont inuidad
ð También llamada restricción de disparidad
ð Se basa en la “suavidad” de las superficies de los objetos
ð Función de disparidad
ð Un vecino n
encuentra a su homólogo n
con una disparidad próxima a d
z d 1 ·
Rest r icción de Or denación (I )
ð Dado un punto M, existe una zona prohibida ligada a M en la que no podrán verse simultáneamente dos puntos pertenecientes a un mismo objeto opaco de grosor no nulo
ð Para un punto N situado en la zona prohibida de M, el orden de las proyecciones de los puntos N y M es idéntico en ambas imágenes: E
Rest r icción de Or denación (I I )
ð Esta restricción puede utilizarse para eliminar candidatos de n
conociendo el par estéreo m
ð Si M y N no pertenecen al mismo objeto, no se puede aplicar la restricción de ordenación
Rest r icción de Planar idad
ðSe aplica cuando los puntos de los que se va a buscar un par estéreo pertenecen a un plano
ðExiste un transformación analítica que consiste en una rotación y una traslación de los parámetros del plano desde una imagen a la otra
Rect if icado
ð Se aplica para asegurar una geometría epipolar simple para un par estéreo, es decir, epipolos en el infinito y epipolares paralelas a las filas de la imagen
ð La digitalización realiza un muestreo de la escena que obliga a realizar una interpolación bilineal de las intensidades de la imagen
Técnicas de cor r elación (I )
ðAmbas imágenes tienen que estar previamente rectificadas
ðSe considera una ventana rectangular de tamaño (2P+1)x(2N+1) centrada en (u,v) para encontrar las coordenadas del píxel de la segunda imagen
ðSe calcula la correlación C
(τ) de la primera imagen con la segunda a lo largo de la fila v
ðτ indica el desplazamiento a lo largo de la fila v
ðLa correlación no es simétrica, es decir, C
(τ) obtiene resultados diferentes
Técnicas de cor r elación (I I )
+ − + + + − + + ·
v u I v v u u I v u I v v u u I
2 1 1 2 1 1 1 1 12
) , ( ) , ( ) 1 2 )( 1 2 (
v u v u P N K τ σ σ + + + ·
v v u u I
v u I v v u u I
) , ( τ τ τ σ
Ej emplos de SVA - MORPHECO (I )
ðMORPHECO: Codificación Morfológica para el Almacenamiento y Transmisión de Imágenes Digitales
ðCompresión basada en objetos (mayor compresión)
ðCodificación de contornos y de texturas por separado
ðPosibilidad de ajustar los ratios de compresión mediante la configuración de:
û Número de iteraciones
û Tamaño del elemento estructurante
Ej emplos de SVA - MORPHECO (I I )
ðRatios de compresión > 30 : 1
û MORPHECO obtiene mejor calidad que JPEG
ðRatios de compresión ≈ 30 : 1
û La recuperación global de la escena es similar en ambos casos
ðRatios de compresión < 30 : 1
û JPEG obtiene mejor calidad que MORPHECO
Ej emplos de SVA - PRYCA
ðAplicación para la cadena de supermercados PRYCA
ðRepresentación Multiescala de Imágenes
ðElevados Niveles de compresión
ðTransmisión Progresiva
û Ante la solicitud de una imagen (y otros datos del producto) por parte de un supermercado, la estación de trabajo de la central la enviará de forma progresiva (utilizando codificación morfológica) hasta que se produzca la recepción de conformidad
Ej emplos de SVA - FI DESY
ðFIDESY (Fire Detection System) en entornos industriales
ðCámara de Infrarrojo
û Localización del fuego
û Segmentación de la estructura fractal
ðCámara de visión normal
û Comprobación dentro del rango visible
ðActivación automática de los equipos anti-incendios y/o aviso a los servicios de extinción de incendios más cercanos
Ej emplos de SVA - CAVA
ðCAVA (Control de Acceso a Vehículos Automóviles)
M-1111-Z
Foco Infrarrojo Cámara
ðSegmentación de la matrícula basada en sus características geométricas
ðReconocimiento de los caracteres mediante una red neuronal entrenada previamente
Ej emplos de SVA - GERSA
ðDetección automática de futuras averías en las líneas del tendido eléctrico
ðUna avioneta o helicóptero recorre la línea del tendido eléctrico realizando una grabación en vídeo mediante un sensor infrarrojo-visible
ðEn el laboratorio se analiza la grabación en busca de puntos calientes en las catenarias
û Se buscan zonas iluminadas (calientes)
û Se analiza si se corresponden con un cable del tendido o no
û Se determina la ubicación de la avería
Ej emplos de SVA - PARTI TURAS
ð Segmentación
û Umbralización por histograma local
û Búsqueda de pentagramas
û Eliminación de las líneas del pentagrama mediante morfología matemática
û Búsqueda de notas de izquierda a derecha
ð Descripción
û Altura relativa de la nota: obtención del tono
û Teselado de la imagen de la nota
ð Clasificación
û Perceptrón Multicapa
Ej emplos de SVA - I nspección Visual
ðCinta Transportadora
ð8 cámaras + 1 de alta resolución
ð2 tarjetas digitalizadoras
ð1 PLC
ð2 zonas de captación con un volteador de objetos
ðReconocimiento de defectos en los objetos a inspeccionar
ðSelección de la línea de salida según el tipo de defecto detectado
Bibliogr af ía
ð “Reconocimiento de Formas y Visión Artificial.”
û Darío Maravall
ð “Digital Image Processing”
û R.C. Gonzalez y P. Wintz.
ð “Machine Vision”
û Davies
ð “Computer Vision and Image Processing”
û Linda Shapiro
ð “Image Processing, Analysis and Machine Vision”
û Milan Sonka, Vaclav Hlavac y Roger Boyle
ð “A Versatil Camera Calibration Technique for High-accuracy 3D Machine
Vision Metrology Using Off-the-self TV Cameras and Lens”
û Roger Y. Tsai
ð “Three Dimensional Computer Vision”
û Olivier Faugeras
More From This UserPrueba Excel JasperToDo 2013-04-11LABORATORIO 6 SUELOS MICORRIZADOSLaboratorio 4 Aislamiento de Hongos FitopatogenosLaboratorio 3 de Agricola InoculantesLaboratorio 2 de Yenny LorenaLaboratorio 1 de Agricola.nosotrasalmacenamiento y recoleccion de basurasJboss Seam Lab OratorioCCNA 3 y 4CCNA 1 Exploration Modulo 2CCNA2 V4 Capitulo 2 ExplorationVision Artificial3 previometodos numericos Resumes Para Olaneacion Exposicionesresemenes de planeacionmodelo cocomo
Curso Vision Artificial by nestorrojas077,4K viewsEmbedDownloadDescriptionmagenes, tratamiento de imagenesmagenes, tratamiento de imagenesRead on Scribd mobile: iPhone, iPad and Android.Copyright: Attribution Non-Commercial (BY-NC)Download as PDF, TXT or read online from ScribdFlag for inappropriate contentShow moreShow less
RelatedVision Por Com Put Ad Orby xplosion88SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES POR NIVELES DE GRISES Y ETIQUETADO DE IMÁGENES BINARIASby Yeimy QuevedoDetectar Bordes de una Imagenby Oscar Leonardo Mosquera DussanPROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES (PDI) CON MATLABby Yeimy QuevedoPROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES CON MATLABby Percy Julio Chambi PaccoFiltrado de Imagenby tutoautomataSegmentacion De una Imagen a Colorby Oscar Leonardo Mosquera Dussan23371 Procesamiento de Imagenes Con Matlabby Oscar Fernando VeraTaller de OpenCVby scribid_caryoko43548483 Funciones en Matlabby lucianobaezoperaciones_basicas_imagenesby nay_24Guia Basica de GUI Imagenes Matlabby freesbyfreesbyVision Artificial Estereoby Miguel Vargas WelchTesis_completa_en_progreso_ver_6by conodio123Algoritmos en MatLab para el Procesamiento de Imágenes por Filtros Realzantesby Norma RamirezHernandezesqueletizacionby angelcaido861122by estebandidodidoMétodo Otsuby Jorge Rodríguez AraújoProcesamiento de imagenes con Matlabby camiandOpenCVby Martin Enriqueextraccion de caracteristicas en imagenes digitalesby Gabriel HumpireVision artificialby Broly1010Control Del Pendulo Invertido Con Redes Neuronalesby Caesar AlexanderProyecto Redes Neuronales GUIby Marcos Martin Perez AyalaMomentos Geometricosby iscvazqzProyecto Final Teleprocesos 2011by Senogard NogardUnidad No. IV Analisis y Gestion Del Riesgoby icenegroCompresion de imagenby Gustavo BarriosSimilar to Curso Vision ArtificialVision Por Com Put Ad OrSEGMENTACIÓN DE IMÁGENES POR NIVELES DE GRISES Y ETIQUETADO DE IMÁGENES BINARIASDetectar Bordes de una ImagenPROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES (PDI) CON MATLABPROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES CON MATLABFiltrado de ImagenSegmentacion De una Imagen a Color23371 Procesamiento de Imagenes Con MatlabTaller de OpenCV43548483 Funciones en Matlaboperaciones_basicas_imagenesGuia Basica de GUI Imagenes MatlabVision Artificial EstereoTesis_completa_en_progreso_ver_6Algoritmos en MatLab para el Procesamiento de Imágenes por Filtros Realzantesesqueletizacion1122Método OtsuProcesamiento de imagenes con MatlabOpenCVextraccion de caracteristicas en imagenes digitalesVision artificialControl Del Pendulo Invertido Con Redes NeuronalesProyecto Redes Neuronales GUIMomentos GeometricosProyecto Final Teleprocesos 2011Unidad No. IV Analisis y Gestion Del RiesgoCompresion de imageninterpolacion

References: resolución 
 resolución 
 resolución 
 Resolución 
 Resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 resolución 
 Resolución 
 Resolución 
 resolución