A qué se aplica el procesamiennto de imágenes
Aplicaciones industriales Biometría e identificación Agricultura y ganadería Ciencias médicas y biológicas Ciencias planetarias, satélites de observación terrestre …
Ejemplos
Madera Clasificación de tablas para realización de muebles Color Uniformidad de las vetas Inspección Detección de nudos
Huellas dactilares
Huellas dactilares Clasificar los distintos tipos de dedos para ordenar base de personas Singularidades del campo de direcciones Comparar huellas Matching elástico de minucias
Calidad en producción animal
Calidad en producción animal Detectar en imágenes de ultrasonido de bovinos Área del bife Grasa subcutánea Grasa intramuscular
Estos valores se pueden usar para Selección genética Predicción de rendimiento
Cortes de tejido nervioso (TEM)
Cortes de tejido nervioso Detectar regiones correspondientes en cada corte Reconstrucción tridimensional de neuronas
Calidad en producción animal (2)
Calidad en producción animal (2) Medidas de área en tubos seminíferos de carnero Estudio de la organización espacial del epitelio seminífero del carnero
Monitoreo de la Tierra Terremoto de Hector Mine,California, Mw. 7.1, 1999 desplazamiento Este-Oeste
Imágenes de varios orígenes Madera, Huellas dactilares: cámara óptica convencional (tipo pin-hole) Producción animal: ecografía (ultrasonido) Tejido nervioso, Producción animal (2): Transmission Electron Microscopy Monitoreo de la Tierra: imágenes satelitales SPOT (cámara óptica tipo push-broom) Otros: MRI, fMRI, CT, InSAR, …
Visión por computadora(Computer vision) Conjunto de algoritmos que permiten obtener una representación visual del mundo, suficiente para la realización de una tarea dada. Representación visual El mundo: definirlo. Suficiente: necesidad vs. Posibilidad Acotado a una tarea
Visión por computadora Representación visual del mundo
Inferir las caractéristicas o propiedades del mundo a partir de una o más imágenes: Fotografías Video Estudios médicos
El mundo en cada caso es algo distinto
Visión por computadora Definición de la tarea No existe un sistema general de visón por computadora capaz de resolver cualquier problema. Buena parte del resultado de la aplicación se juega en una correcta discusión y definición inicial del problema, y en una estrecha relación con los utilizadores o clientes del sistema.
Visión por computadora Representación “suficiente” para la tarea Compromiso entre la cantidad de información que una máquina puede, en un momento dado de la historia, almacenar y procesar en un tiempo útil y la definición precisa de la tarea que queremos que esta máquina realice.
Visión por computadora Representación suficiente Utilizar todo el potencial técnico de que dispongamos. No exigir del sistema más que lo necesario para resolver la tarea. En este proceso a menudo es posible interactuar con el medio y es deseable que así sea.
Ej: Robot móvil con 3 cámaras Robot móvil con tres cámaras que se desplaza en una pieza (1990) El mundo La tarea Desplazarse sin chocar Representación Conjunto de segmentos detectados en las imágenes de las tres cámaras
Lo que el robot “ve”
Segmentos registrados
Reconstrucción 3D
Ej: Pieza en cinta trasportadora Robot que toma un pieza de una línea transportadora
“Visual servoing”
Pieza en cinta trasportadora El problema así definido no permite enfrentar correctamente la tarea. En realidad el problema está mal definido. Se podría pensar en varias clases de problemas de complejidad creciente:
Una pieza conocida por vez, sobre un fondo contrastado. Una pieza desconocida por vez, sobre un fondo contrastado. Una pieza conocida de un montón en un fondo contrastado. Una pieza desconocida de un montón en un fondo contrastado. Una pieza conocida de un montón en un fondo no contrastante o desconocido. Una pieza desconocida de un montón en un fondo desconocido.
Definición de la tarea No se puede aislar el aspecto imágenes del sistema del que forma parte. Es fundamental definir correctamente la tarea a realizar y poder utilizar todas las herramientas del sistema en su conjunto para resolver el problema. Entre esas herramientas se encuentra el tratamiento de imágenes pero también una disposición adecuada de la cámara, una correcta iluminación, un fondo estable y controlado (si posible contrastante respecto al objeto), etc.
Visión por ordenador (Gp:) Escena (Gp:) Representación simbólica (Gp:) Interpretación
Preprocesamiento. Segmentación. Extracción de atributos. Clasificación. Apareamiento. Adapt. a un modelo
Tratamiento de imágenes Relacionado directamente con la visión por computadora Procesamientos que puede realizarse sin necesidad de entender la escena Mejoramiento de la apariencia Restauración de degradaciones Compresión
Mejoramiento de la apariencia Ej: ecualización de histograma
Restauración Ej: Filtrado de ruido (75% de pixels ruidosos)
Compresión Sin pérdidas (zip, algunos formatos RAW) Con pérdidas. Ej: original, y compresiones JPEG con factores 7, 10 y 25
Tratamiento de imágenes Generación de nuevas imágenes con caracterísiticas modificadas Extracción de características (Gp:) Imagen de entrada.
(Gp:) Imagen de salida
(Gp:) Carac. de la imagen de entrada
(Gp:) Imagen de entrada.
Tratamiento de imágenes Utilizaciones: Preprocesamiento. Ayuda a la interpretación humana. Operadores adaptados a la tarea y a la clase de imagen.
Tratamiento de imágenes ¿Por qué es ese el nombre del curso? Ver técnicas de procesamiento de imágenes Acercarse sólo un poco a la visión por computadora Algunas de las cosas del curso sirven para la primera etapa de la CV: Preprocesamiento Detección de bordes Segmentación de la imagen en zonas (por color, textura, etc.) Extracción de atributos de las zonas
Visión por computadora Disciplinas próximas Fuente: Wikipedia
Disciplinas próximas Estudio del sistema visual humano Relacionado con Neurofisiología Psicología Filosofía
Disciplinas próximas Control visual: (Gp:) iluminación
(Gp:) imagen
(Gp:) escena
(Gp:) visión por ordenador
(Gp:) sensor
(Gp:) descripción
(Gp:) Control
(Gp:) Efector
Clasificación de patrones. Identificar pertenencia a una clase a partir de un vector descriptor.
(Gp:) Vector descriptor
(Gp:) Clase.
Análisis de escenas. Descripción simbólica, útil para una tarea dada, a partir de descriptores primitivos. (Gp:) Descripción de entrada. (Gp:) Descripción de salida
Bibliografía Digital Image Processing. Rafael Gonzalez & Richard Woods Computer and Robot Vision. Robert Haralick y Linda Shapiro Robot Vision. Berthold Horn Computer Vision: A Modern Approach. David Forsyth y Jean Ponce * David A. Forsyth and Jean Ponce (2003). Computer Vision, A Modern Approach. Prentice Hall. ISBN 0-12-379777-2. Multiple View Geometry in Computer Vision. Andrew Zisserman y Robert Hartley * Richard Hartley and Andrew Zisserman (2003). Multiple View Geometry in computer vision. Cambridge University Press. ISBN 0-521-54051-8.
Bibliografía La Visión. David Marr (1982). Vision. W. H. Freeman and Company. La gramática de Ver. Gaetano Kanisza WEB del curso (material, links)http://iie.fing.edu.uy/investigacion/grupos/gti/timag
Variational Methods in Image Segmentation. J.M. Morel y S. Solimini.
A Survey of the Hough Transform. J. Kittler
Bibliografía Variational Methods in Image Segmentation. J.M. Morel y S. Solimini.
A Survey of the Hough Transform. J. Kittler
Proyecto Flujos. F. Mémoli y A. Bartesaghi.