Introducción al Procesamiento de Imagenes Introducción al Procesamiento de Imágenes Introducción al Procesamiento de Imagenes Ing. Samuel Oporto Díaz (Mg) soporto@wiphala.net

Mapa del Curso Operaciones Punto Filtros Segmentación Extracción de características Operaciones Morfológicas Reconocimiento de Patrones Introducción a la Visión Artificial Representación de la Imagen

Tabla de Contenido Visión Artificial Dificultades de la Visión Artificial Aplicaciones de la Visión Artificial Sistema de Visión Artificial Libros

Objetivos Presentar los conceptos básicos de la visión artificial Identificar la líneas de investigación de la visión artificial

VISIÓN ARTIFICIAL

Inteligencia Artificial La inteligencia artificial es una ciencia que intenta crear programas para máquinas que imiten el comportamiento y la comprensión humana. Intenta crear máquinas y/o programas para automatizar tareas que requieran de comportamiento inteligente. Estas máquinas y/o programas se denominan agentes.

Visión Artificial La Visión Artificial (Visión por Computador o Visión Computacional), es parte de la inteligencia artificial. Es el conjunto de técnica y modelos que permiten procesar, analizar y explicar aquella información espacial (3-D) obtenida a través de una imagen digital (2-D). Intenta programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen digital.

La visión artificial y otras áreas

Disciplinas de la Visión Computacional Procesamiento de Imágenes Reconocimiento de Patrones Gráficos por Computadora Visión Computacional

Procesamiento de Imágenes Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes. Binarización, Complemento Corte, Ecualización, Filtros Operaciones Morfológicas Imagen 2D Imagen 2D

Procesamiento de Imágenes Mejorado de Imágenes Restauración de imágenes corregir imágenes fuera de foco Compresión de la imagen (transmisión) Identificar el ROI.

Reconocimiento de Patrones Identificar los objetos existentes en una imagen. Segmentación, filtros, Identificación de bordes, Clasificación y reconoci-miento de Patrones Imagen 2D patrones

Reconocimiento de Patrones Reconocimiento de rostros Reconocimiento de celulas Reconocimiento de huellas digitales Reconocimiento de placas

Visión Computacional Reconstrucción de la imagen 3D desde imágenes 2D Construcción imágenes 3D Generación de escenas Descripción de la escena Datos geométricos en 3D Imagen 2D Imagen Original Esquema Básico Esquema intermedio Escena en 3-D

Visión Computacional Determinar la identidad y localización de objetos en una imagen. Construir una representa-ción tridimensional de un objeto. Construir una descripción de la escena de trabajo. Establece la relación entre el mundo 3-D y las vistas 2-D tomadas de él, para: Reconstruir un espacio 3-D a partir de vistas 2-D Proyectar una escena 3-D en un plano 2-D.

Gráficos por Computadora Modelado Geométrico de objetos Projecciones 3D en 2D Sombreado, Texturizado Animación, Renderización Datos Geométricos en 3D Imagen 2D

DIFICULTADES DE LA VISIÓN COMPUTACIONAL

Dificultades Es un mapeo de M:1 (3D  2D) Muchas superficies 3D con materiales, geometría e iluminación distintas, nos llevan a imágenes 2D idénticas. El mapeo inverso (2D  3D) no tiene una solución única, por que en el paso 3D  2D se ha perdido información. Computacionalmente cara. El cerebro humano trabaja en paralelo, para procesar miles de señales. Una PC tiene un solo μP. Dificultad para identificar el patrón a reconocer. No entendemos aún el problema de reconocimiento de patrones.

Reconocimiento de Patrones ¿Cómo discernir entre realidad y una imagen de la realidad? ¿Qué pistas o claves están presentes en la imagen? ¿Qué conocimiento utilizamos para reconocer algo en la imagen?

Reconocimiento de Patrones ¿Qué es este objeto? ¿Juega el color un rol importante en el reconocimiento? ¿Sería más fácil reconocerlo desde una vista diferente?

Reconocimiento de Patrones ¿La textura característica de una imagen pueden ayudarnos a reconocer objetos rápidamente?

Reconocimiento de Patrones ¿La forma de una imagen pueden ayudarnos a reconocer objetos rápidamente? ¿cuál es macho y cuál es hembra?

Imposibilidad física

Restricciones y Supuestos Restricciones para recobrar la escena Recolectar más datos (imágenes) Asumir cosas acerca del mundo Computabilidad y robustez Es la solución computable usando recursos razonables? Es la solución robusta? Sistemas para la industria. Hacen fuertes suposiciones sobre las condiciones de iluminación Hacen fuertes suposiciones sobre la posición de los objetos Hacen fuertes suposiciones sobre el tipo de objetos

APLICACIONES DE VISIÓN ARTIFICIAL

Control de calidad en la industria

Biometría

Detección de rostros

Reconocimiento de Actividad Humana

Reconocimiento de objetivos

Interpretación de imágenes aéreas

Monitoreo de tráfico

SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL

Sistema de Visión Artificial

Sistema de Visión Artificial

Sistema de Visión Artificial Digitalización Retro-alimentación Imagen Capturada Procesamiento de la imagen Objetos Reconocidos Segmento de interés

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Referencias R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing; Addison-Wesley, 2007. N. Efford; Digital image processing: A practical introduction using JAVA; Addison-Wesley, 2000. R. C. González, R. E. Woods, S. L. Eddins; Digital image processing using MATLAB; Prentice Hall, 2004. J. R. Parker; Algorithms for image processing and computer vision; Wiley, 1997.

Tratamiento Digital de Imágenes González, Rafael C. Woods, Richard E. Libros Tratamiento Digital de Imágenes González, Rafael C. Woods, Richard E.

PREGUNTAS