análisis de imágenes y visión por computadora aplicaciones problemas clasificación de correo,...

Análisis de Imágenes y Visión por ComputadoraAplicaciones Problemas

Clasificación de correo, lectura de etiquetas, procesamiento de cheques bancarios, lectura de texto

Reconocimiento de caracteres

Detección de tumores, medida del tamaño y forma de órganos internos, análisis de cromosomas, contéo de células sanguíneas.

Análisis de imágenes medicas

Identificación de partes en líneas de ensamblaje, detección (inspección) de defectos y faltas.

Automatización Industrial

Reconocimiento e interpretación de objetos en una escena, control y ejecución de movimientos por medio de (feed back) alimentación visual

Robótica

Elaboración de mapas a partir de fotografías, síntesis de mapas del clima.

Cartografía

Identificación de huellas digitales, análisis de sistemas automáticos (automatizados) de seguridad.

Medicina forense

Detección e identificación de objetos (blancos) guía de helicópteros y aterrizaje de aviones guía de vehículos piloteados remotamente (RPU) misiles y satélites (obtenidos) a partir de pistas visuales.

Imágenes de radar

Análisis de imágenes multi espectrales, predicción del tiempo clasificación y monitoreo ambientales, urbano, agricultural y marino a partir de imágenes de radar

Percepción remota

Aplicaciones del análisis de imágenes y los problemas involucrados.

  Técnicas para análisis de imágenes

Extracción de Características

Segmentación Clasificación

Características espaciales

Template matching Clustering

Transformación de características

Thresholding Estadística

Orillas y fronteras Detección de orillas Arboles de decisión

Características de forma

Clustering Medidas de similitud

MomentosTextura

Quad-trees Texture matching

Min. Spanning trees

Análisis de datos

Conclusión del análisis

Representaciónsimbólica

Interpretacióny

descripción

Sistema de análisis de imágenes

Sistema de interpretación

Clasificacióny

descripción

Extracciónde

características

Segmentación

Extracciónde

características

Pre procesado

Imagen de

entrada

¿Que es una señal digital?¿Cuál es significado de audio y

video digital?¿color digital?

¿Origen de la palabra digital?

Clasificacion de las señales

• Señales continuas ó analógicas.

• Señales Discretas

• Señales Digitales.

• 1-D f(t) audio

• 2-D I(i,j) imágenes

• N-D f(x,y,z,t,λ) Radiación electromagnética

• Señales contínuas ó analógicas. Son contínuas en su dominio y su contradominio. Por ejemplo audio, fotografías, películas.

x

f(x)Ejemplo de señal contínua 1-D

Definida par todo valor de x

•Señales Discretas.- Son discretas en su dominio, pero contínuas en su contradominio, se obtienen al muestrear las señales contínuas.

x

f(x)

Los valores de f(x) son contínuos

n n+1

Muestreando una función contínua

x

f(x)

Señal discreta

n n+1

Cuantizando x y f(x) 2niveles, 1 bit

Cuantizando x y f(x) 3 niveles, 2 bits

Cuantizando x y f(x) 4 niveles, 2 bits

Cuantizando x y f(x) 7 niveles, 3 bits

•Señales Digitales.- Son discretas tanto en el dominio como en el contradominio. Se obtienen al muestrear las señales discretas.

Digitalizando una señal

Señal digital

Error de la señal digital

1 byte = 8 bits

1 byte permite 2 a la 8 representar 256

cantidades: 0 ~ 255

0 off1 on

01

0 0 00 0 10 1 00 1 11 0 01 0 11 1 01 1 0

567

012340 0

0 11 01 1

0123

binario

binario

decimal

decimal

2n

5 niveles

5 divisiones

9 niveles

9 divisiones

Digitalizando una señal (tamaño del detector)

Digitalizando una señal

Digitalizando una señal

Digitalizando una señal

Digitalizando una señal (aumento del No de pixeles )

Señal Digital

Posiciones enteras

Valo

res

en

tero

s

Digitalización de una señal.

Señal contínua

Señal discreta

Señal digital

•Imagen Digital.- Las imágenes digitales son un caso particular de las señales digitales. •Una imagen digital se representa por una matriz de puntos, o como sucesión bi dimensional. •En la imagen digital, tanto la posición del pixel como su valor están representados solamente por números enteros

•Señales continuas ó analógicas. Son contínuas en su dominio y su contradominio. Por ejemplo audio, fotografías, películas.•Señales Discretas.- Son discretas en su dominio, pero contínuas en su contradominio, se obtienen al muestrear las señales contínuas. •Señales Digitales.- Son discretas tanto en el dominio como en el contradominio. Se obtienen al muestrear las señales discretas.

•Imagen Digital.- Las imágenes digitales son un caso particular de las señales digitales. •Una imagen digital se representa por una matriz de puntos, o como sucesión bi dimensional. •En la imagen digital, tanto la posición del pixel como su valor están representados solamente por números enteros

x

f(x)Ejemplo de función contínua

Definida par todo valor de x

x

f(x)

Muestreando una función contínua

n n+1

x

f(x)

Señal discreta

n n+1

x

f(x)

Los valores de f(x) son contínuos

n n+1

Cuantizando x y f(x)

Digitalizando una señal

Señal digital

Error de la señal digital

Ruido de Cuantización. El ruido de cuantización aparece al digitalizar una señal, está directamente relacionado con el número de valores que puede tomar el pixel. También se le conoce como definición. Entre la deficinición y el espacio en bytes que ocupa una imagen hay una relación directa. Las imágenes mas comunes ocupan un byte por pixel.Resolución Espacial. La resolución espacial esta relacionada con el tamaño del detector. En otras palabras, la resolución es el numero de pixeles en el cual está dividida la imagen. Entre mayor es el número d epixeles, menor es el tamaño físico de este. El número de pixeles afecta el número de byte que ocupa la imagen.Pixel: Es el elemento más pequeño de una imagen digital.Volumen de datos. Un volumen de datos se obtiene al apilar un conjunto de arreglos bidimensionales. Por ejemplo: tomografía computarizada, Resonancia magnética, ultrasonido, etc.Voxel elemento más pequeño en un volumen de datos digitales, voxel = pixel

Imagen f[i] [j]f[i] [j], i, j enteros

j

i

Ejemplos de imágenes B/N

Imagen original

Detección de orillas

Imagen original

Realce de características

Negativo de una imagen

Imagen original

Imagen original

Histograma

Histograma

Imagen original

Histograma

Imagen original

Formación de imágenes en una lente simple.

f f

lente

eje ópticoimagen

objeto

detector

Imágenes a color color digital tres canales (R G B)

Imagen original

R

VA

original roja

verde azul

Representación gráfica de una señal de dos dimensiones.

i

j

i

j

(2) (3)

(4) (1)

Otra representación de una señal digital 2-D.

Columnas j

Renglones i

I[i][j]

Representación matricial de una imagen.

Sistema de referencia en Geometría Analítica

y = f(x)

x

(x,y)

En ésta imagen los vértices de la retícula representan a los pixeles.

j

i

I[i][j]

Cada pixel se representa por un cuadro, elemento de la matriz.

j

i

I[i][j]

i-1 , j-1 

i-1 , j 

i-1 , j+1

i ,j – 1 

i , j 

i , j+1

i-1 , j-1 

i-1 , j 

i-1 , j+1

Pixel de trabajo y sus vecinos cercanos