D.Mery: Análisis de Imágenes 1 DCC-UC Esquema Base de Conocimiento Adquisición de imágenes Preprocesa- miento Segmentación Representación y descripción.

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1 D.Mery: Análisis de Imágenes 1 DCC-UC Esquema Base de Conocimiento Adquisición de imágenes Preprocesa- miento Segmentación Representación y descripción Reconocimiento e interpretación

2 D.Mery: Análisis de Imágenes 2 DCC-UC Classification “class A” Pre- processing Image acquisition I R G B Segmentation R G B color images gray image binary image camera chip S Red features Green features L*a*b* features Blue features Intensity features Geometric features R G B L I  Ejemplo de análisis de imágenes: Análisis de papas fritas (chips)

3 D.Mery: Análisis de Imágenes 3 DCC-UC Interpretation The food Is... Pre- processing Image formation Segmentation binary image camera food S R G B Measurement. Area17.5 cm 2. Perimeter15.1 cm. Red0.80. Green0.65. Blue0.31 : Ejemplo de análisis de imágenes: Análisis de peras

4 D.Mery: Análisis de Imágenes 4 DCC-UC Ejemplo de análisis de imágenes: Análisis de pizzas D.-W. Sun and C.-J. Du. Segmentation of complex food images by stick grow- ing and merging algorithm. Journal of Food Engineering, 61(1):17-26, 2004.

5 D.Mery: Análisis de Imágenes 5 DCC-UC Segmentation Feature extractionClassification Area420 Perimeter310 Gray value180 :: “defect” Preprocessing X-ray source detector Image formation Ejemplo de análisis de imágenes: Inspección visual automática de llantas

6 D.Mery: Análisis de Imágenes 6 DCC-UC Ejemplo de análisis de imágenes: Inspección visual automática de soldaduras

7 D.Mery: Análisis de Imágenes 7 DCC-UC Angiografía Ejemplo de análisis de imágenes: Aplicación médica

8 D.Mery: Análisis de Imágenes 8 DCC-UC Ejemplo de análisis de imágenes: Segmentación de cheques

9 D.Mery: Análisis de Imágenes 9 DCC-UC Software de análisis de imágenes

10 D.Mery: Análisis de Imágenes 10 DCC-UC Software de análisis de imágenes

11 D.Mery: Análisis de Imágenes 11 DCC-UC Formación de la imagen digital 50100150200250300350 50 100 150 200 250 j i 76 220225230235 58 60 62 64 66 68 70 72 74 j i Tonos de gris 202201 143118 201202190129115 202 148120111 202163127111107 152124113108104 x(60,220)x(60, 221)x(60, 222)x(60,223)x(60,224) x(61,220)x(61, 221)x(61, 222)x(61, 223)x(61, 224) x(62,220)x(62, 221)x(62, 222)x(62, 223)x(62, 224) x(63, 220)x(63, 221)x(63, 222)x(63, 223)x(63, 224) x(64, 220)x(64, 221)x(64, 222)x(64, 223)x(64, 224) 202201 143118 201202190129115 202 148120111 202163127111107 152124113108104

12 D.Mery: Análisis de Imágenes 12 DCC-UC Tonos de gris digitalizados 1 128 256 0 255

13 D.Mery: Análisis de Imágenes 13 DCC-UC Ejemplo de análisis de imágenes: Análisis de peras

14 D.Mery: Análisis de Imágenes 14 DCC-UC Ejemplo de segmentación

15 D.Mery: Análisis de Imágenes 15 DCC-UC Ejemplo de segmentación: 1) Conversión color a tonos de gris

16 D.Mery: Análisis de Imágenes 16 DCC-UC Ejemplo de segmentación: 2) Histograma

17 D.Mery: Análisis de Imágenes 17 DCC-UC Ejemplo de segmentación: 2) Histograma 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9 1 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 (a) High contrast monochrome image. (b) Histogram. background foreground J

18 D.Mery: Análisis de Imágenes 18 DCC-UC Ejemplo de segmentación: 3) Binarización

19 D.Mery: Análisis de Imágenes 19 DCC-UC Ejemplo de segmentación: 4) Detección de bordes

20 D.Mery: Análisis de Imágenes 20 DCC-UC Ejemplo de segmentación: 5) Relleno

21 D.Mery: Análisis de Imágenes 21 DCC-UC Ejemplo de segmentación: 5) Resultado

22 D.Mery: Análisis de Imágenes 22 DCC-UC Cámara CCD Señal de vídeo Registrsos de transporte vertical Sensores fotosensibles Registros de lectura horizontal Procesa- miento Arreglo CCD

23 D.Mery: Análisis de Imágenes 23 DCC-UC n=2n=4 n=6n=8n=10 n=1 Operaciones aritméticas: Eliminación de ruidos usando promedio

24 D.Mery: Análisis de Imágenes 24 DCC-UC Operaciones aritméticas: Detección de cambios usando sustracción

25 D.Mery: Análisis de Imágenes 25 DCC-UC x x h(x) h(x) Operaciones aritméticas: Mejora de contraste usando multiplicación y división

26 D.Mery: Análisis de Imágenes 26 DCC-UC  MEJORA DE CONTRASTE Imagen originalImagen mejorada Operaciones aritméticas: Mejora de contraste usando multiplicación y división

27 D.Mery: Análisis de Imágenes 27 DCC-UC Imagen de salida j i Imagen de entrada j i y(i,j) Pixel de salida j i f x(i,j) máscara j i Operador Filtros usando convolución

28 D.Mery: Análisis de Imágenes 28 DCC-UC Perfil de la imagen Ejemplo de Filtro: Imagen original

29 D.Mery: Análisis de Imágenes 29 DCC-UC Ejemplo de Filtro: Detección de bordes usando LoG

30 D.Mery: Análisis de Imágenes 30 DCC-UC 0510152025303540 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5  = 4,5 2D 1D Filtro LoG (Laplacian of Gaussian)

31 D.Mery: Análisis de Imágenes 31 DCC-UC Filtro LoG en una dimensión

32 D.Mery: Análisis de Imágenes 32 DCC-UC Filtro LoG en una dimensión (señal con ruido)

33 D.Mery: Análisis de Imágenes 33 DCC-UC (a) Original (b)  = 0,8 (c)  = 1,3 (d)  = 2,5 Filtro LoG en dos dimensiones

34 D.Mery: Análisis de Imágenes 34 DCC-UC Sección transversal del ojo humano Punto ciego Percepción visual

35 D.Mery: Análisis de Imágenes 35 DCC-UC bastones conos punto ciego Nº/mm 2 160.000 -80º 0º 80º Grados desde la fóvea Distribución de conos y bastones para ojo derecho 0   Percepción visual

36 D.Mery: Análisis de Imágenes 36 DCC-UC D.Mery 36 Procesamiento de Imágenes Distribución de bastones en la periferia Distribución de bastones y conos en el medio Percepción visual

37 D.Mery: Análisis de Imágenes 37 DCC-UC Iluminación subjetiva 10 -6 10 -4 10 -2 10 -0 10 -2 10 -4 Intensidad de luz en Lambert Rango de sensaciones subjetivas de iluminación 0 escotópica adaptación simultánea fotópica rango de operación Percepción visual

38 D.Mery: Análisis de Imágenes 38 DCC-UC Experimento de Weber, si  I es grande hay percepción del círculo I I +  I Percepción visual

39 D.Mery: Análisis de Imágenes 39 DCC-UC I I +  I Experimento de Weber, si  I es muy bajo no hay percepción del círculo Percepción visual

40 D.Mery: Análisis de Imágenes 40 DCC-UC Log(  I / I ) -3 0 3 Log(I) Cociente de Weber en función de la intensidad -2 1 discriminación pobre discriminación muy buena bastones conos Percepción visual

41 D.Mery: Análisis de Imágenes 41 DCC-UC 050100150200250300350400450 0 2 4 6 8 10 12 Percepción visual

42 D.Mery: Análisis de Imágenes 42 DCC-UC 050100150200250300350400450 0 2 4 6 8 10 12 Percepción visual

43 D.Mery: Análisis de Imágenes 43 DCC-UC 050100150200250300350400 450 0 2 4 6 8 10 12 Percepción visual

44 D.Mery: Análisis de Imágenes 44 DCC-UC Fuente: Maturana, H.; Varela, F. : El árbol del conocimiento, Editorial Universitaria, Santiago de Chile, 16º Edición, 2002. El gris de ambas figuras es el mismo, sin embargo en la figura derecha se ve un poco rosado. Percepción visual

45 D.Mery: Análisis de Imágenes 45 DCC-UC El gris del cuadro central de las cuatro figuras es el mismo, sin embargo aparece distinto por el contraste con el entorno. Fuente: Gonzalez, R.C., Woods, R.E.: Tratamiento Digital de Imágenes, Addison-Wesley Publishing Co, Reading, Washington, 1996. Percepción visual

46 D.Mery: Análisis de Imágenes 46 DCC-UC % max absorción 400 450 500 550 600 650 700 Longitud de onda en nano-metros Sensibilidad espectral de células foto-receptoras humanas 0 100 azul verde rojo Percepción visual

47 D.Mery: Análisis de Imágenes 47 DCC-UC Fuente: Maturana, H.; Varela, F. : El árbol del conocimiento, Editorial Universitaria, Santiago de Chile, 16º Edición, 2002. Ejercicio: En las siguientes láminas, tápese la ojo izquierdo con una mano, ubíquese a unos 40cm de la pantalla y fije la vista en la cruz izquierda. Aléjese y acérquese hasta que el círculo negro de la figura de pronto desaparece y el cerebro reconstruye algo en su lugar. En el primer ejemplo, el círculo se elimina, en el segundo es reemplazado por una línea. Percepción visual

48 D.Mery: Análisis de Imágenes 48 DCC-UC Percepción visual

49 D.Mery: Análisis de Imágenes 49 DCC-UC Percepción visual

50 D.Mery: Análisis de Imágenes 50 DCC-UC Núcleo Geniculado Lateral Corteza Visual Conexiones en la senda visual de los mamímeros (modelo clásico) Fuente: Varela, F.; Thompson, E.; Rosch, E.: De cuerpo presente, Gedisa editorial, Barcelona,1992 100% Percepción visual

51 D.Mery: Análisis de Imágenes 51 DCC-UC Núcleo Geniculado Lateral Corteza Visual Conexiones en la senda visual de los mamímeros (modelo nuevo) Fuente: Varela, F.; Thompson, E.; Rosch, E.: De cuerpo presente, Gedisa editorial, Barcelona,1992 Movimiento ocular Formación reticular Colículo superior Hipotálamo 80% 20% Percepción visual

52 D.Mery: Análisis de Imágenes 52 DCC-UC Maturana, H.; Varela, F. : El árbol del conocimiento, Editorial Universitaria, Santiago de Chile, 16º Edición, 2002. Varela, F.; Thompson, E.; Rosch, E.: De cuerpo presente, Gedisa editorial, Barcelona,1992 Saramago, J.: Ensayo sobre la ceguera, Editorial Alfaguara, Barcelona,1996 Percepción visual: Literatura recomendada