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.