Notas Vision Computacional S1 - 3

Visión Computacional M.C Said Said Zamora Zam ora

Temario Introducción O per per aciones ciones de Ima Imagen Filtros Bordes Formas Líneas Cír Círculos y Elips lipses Aguj Aguje eros GHT GH T Var. Políg olígon onos os y Esquina quinas Textura BSA, BPA Ajus Ajust e de pat rone rones

Medio Curso 28/09/2015

Ordinario 27/11/2015

Evaluación

%

Tar eas (6)

30 (4 +1)

Examen Medio Cur so

25

Examen O r dinar io

25

Pr oduct o Int egr ador

20

Textos Comput er and Machin Machine e Visio ision n (4th). E.R Davies, Elsevier, 2012. Computer Vision: A mode moder n Appro Approa ach. Fors or syth yth and Ponce. Prent ice Hall,20 all, 2003 03.. Digital Image Processing (4th), W illi illia am K. Pratt. ratt. John W ile iley & Sons, ons, 2007.

Contacto Dudas: [email protected] As Asunt o: Mat er ia. ia. Tareas: areas: [email protected] As Asunt o: Mat er ia, ia, Hora Hor a, # Tarea rea, Matrí tr ícula. la.

Introducción ¿Qué es laV laVis isión ión Comp Comput aciona ional?

Ap l i ca Apl caci cion on es: Recon ono ocim ie ien n t o ópt ópt i co de d e car carac actt er es

Apll i ca Ap caci cion ones: es: I n sp specci ección ón d e m áq áqu u i n as

Apll i ca Ap caci cion ones: es: Com er erci cios os M i n or orii st as

Apll i ca Ap caci cion on es: Cons Constru tr ucción de modelos odelos en 3D Imagen médica Detección de obstrucciones

Apll i ca Ap caci cion on es: Segurida uridad d automo utomottr iz Empat e de movimien movimientt o Capt Captur ura a de movim movimien ientt o

Apll i ca Ap caci cion on es: Aut Aut ent ic ica ación vis isu ual Identificación de huellas llas digitales Vigilancia

Visión isión Com pu t acion cion al Sesión 2 M.C Said Said Zamora Zam ora

Visión humana Dependencia Interpretación 10^10 10^10 unida unidades des de proce processamient ient o

Reconocimiento Remoción de información innecesaria Loca Localiz li zación de un objeto Dis istt ancia de Hamming

70s A)Alg A) Algor oritmos itmos de marcad rcado de de lín línea B) Es Est r uct uct ura ur as de ima imagen C)An C) Aná álisis lisis de cilind ilindros y solidos lidos en rev revoluc olución D) Imág Imágen enes esint intrr ínse ínsecas cas E) Algor Algorititmos mos de corr or r esponde ondencia ncia F) Int Int ensida nsidad d bas basada en flujo óptico óptico

80s A) Me Mezclad lado de de ima imagen B) Form or ma desd desde e el sombr sombre eado C) Det Det ección de bord or des D) Modelos Modelos físic físicos os E) Recons econstt r ucción ucción de supe superr ficies F) Adquis Adquisic ición ión de dat dat os

90s A) Fa Factoriz tor iza ación de est r uctura desde movim ovimie ien nto B) Compa Comparr ación por dens densida idad d C) Recons econstt r ucción ucción mult multifoca ifocall D) Dete Deteccción de rostr rostros os E) Segmenta mentación ción de imag imagen F) Recono econocimi cimient ento o facia faciall

00s A) Pa Par ametriz tr iza ación de imá imágenes B) Modelado Modelado bas basado en imágenes ágenes C) Mapeado por tonos D) Sínt esis de t extura xt ura E) Rec Recono onocimient cimiento o de propi propied eda ades des F) Reconocimient conocimiento o de r egione ioness

Visión isión Com pu t acion cion al Sesión 3 M.C Said Said Zamora Zam ora

Com pon Com pone en t es de dell pr oceso de fo forr m ac ación ión de imágenes A) Pe Per spect iva iva de la proye royección B) Disp Disper sión de la luz luz C) Óptica Óptica de Lent es D) Arre Ar reg glo de de filtro filt ro de de color (Ba (Bayer )

Líneas y planos

Lu z

Lu z

Som br as as,, m ode dell o de Ph on g

Óptica

Relac lació ión n fu fun n da dam m en t al r adio diom m ét r ica

Color

Color

Visión Com Com pu t acional acional II.-Operadores de Imagen Sesión 4 M.C Said Said Zamo Zam or a

Escala Esc ala de gr i se sess o Co Coll or

Deta etalle vs vsT Tamaño. maño.

Pr oce cesam samii en t o de i m ág áge en es. Una imag imagen es es un ar r eglo eglo bidimens bidimensional ional de núme númerr os. os. El t ono de gr is mostr ostr ado par par a un elem lement o det det er mina inado depe depen nde del del valor valor guar uar dad dado en el el ar ar r eglo eglo par par a ese pixel. Se utiliz utilizan hasta 256 256 tonos de gr is. is.

Arrr eg Ar egll o de d e im i m age agen n.

Aclar Acl ar ad ado o d e u n a i m age agen n Fija ijar la la inte intensida idad de los pixele pixeless a un nive nivel es especifico.

Copi piado ado de u n a im i m ag age en Copiar Copiar los compon ompone ent es de una imag imagen de un espacio a otro.

Obt bte en ción de u n n egati ativo vo Inv Inver t ir una imag imagen.

Visión Computacional Sesión 5 M.C Said Said Zamo Zam or a

Con Co n fifig gu r ac acii ón de l a esc escala ala de gr i se sess

Operr ador Ope adore es de Im ag age en Aum Aument o de de br illo Q0 = P0 P0 + be beta Elonga longar el contr contr ast e de un una imag magen op opaca Q0 = P0 P0 *ga *gamma + be bet a

Verificación

Convolución

Se aplica una función de dispersión de punto g(x) a una func función ión f(x) y se acumula umulan n las las contribu ontr ibucciones iones en cada punto.

M as asca carr a de co con vo voll u ció ción n

Convolución

Visión isión com pu t acion cion al Sesión 6 M.C Said Said Zamora Zam ora

Operaciones Paralelas y Secuenciales Procesamiento paralelo – Todos los pixeles pixeles en la ima imag gen se pro proces cesan simultá mult ánea neament mente. e. Inadec Inadecua uado do par a proces ocesos que requie quierren inv involucr olucr ar a t odos odos los pixele ixeless. “

Shifting”

Utiliz Utiliza a un es espacio de salida lida dife difer ent e a la entr ada.

Métt odo de Mé dell valo alorr Um Umbr bral al (T (Th r eshol shold d in g)

Métt odo de Mé dell valo alorr Um Umbr bral al (T (Th r eshol shold d in g)

Visión computacional III - Filtros Sesión 7 M .C S ai aid d Zamora Zamora

Filtros Paso Bajo c D omi omini nio o del del Espa Espacio y D omi omini nio o de la Frec recuen uencia. c

A) Multiplicador C onvolu olucción c B) Conv c

D es en foqu e (S u avi avizzado) G au s s ian ano o c

Funci Funcio ones nes de conv convo oluci lució ón oscila scilator toria iass provoca provocan n hal halos y distorsión.

F iltro de d e me m edian diana. a.

F iltro M odal

Visión computacional Sesión 8 M .C S ai aid d Zamora Zamora

F iltro de M edi dian ana a Tru n ca

F iltro de O rde rden n de R an ango go c

Toma los valores valores de inten ntensid sida ad de una una zona de veci vecinda ndad, d, los ordena rdena ascend scende entem ntemen entte, toma uno uno de ellos (ies (iesiimo val valor) or ) y lo coloca coloca com como o la sal salida. da.

F iltro de O rde rden n de R an ango go

R u ido S al y Pim Pim ien ta.

F iltro de M edian diana a

Visión computacional Sesión 9 IV - D etecc cció ión n de bordes bordes M .C S ai aid d Zamora Zamora

Técn Té cniicas de d e u m bral

M étodo de U m bral adapt ad aptat atiivo

M étodo de U m bral adapt ad aptat ativ ivo o




Otros métodos deumbral. c

M étodo étodo de umbra umbrall basa basado do en varia varianz nza as

Otros métodos deumbral. M étodo de umbra umbrall basa basado do en ent entropí ropía a c Mé M étodo de de umbra umbrall de máxima xima probab probabilidad dad c

c

A proxim proxima aci ció ón de vall valle e gl global. bal.


Bordes a) Escalón c b) Rampa c c) Escalón suave Línea a rect recta c d) Líne echo c e) T c f) Borde Borde de línea nea c

Submascaras Existentes

Plantillas 3 x 3

M as asccaras para para zo zon as de veci ve cin n dad cu adradas


O pe perador rador circ circu u lar.

Umbrales histearicos Límite superior c Límite inferior A dapta ptativo tivo c Ada c

c

Valor intermedio

A ) O rigi riginal nal c B) Suavizado c C ) O perad rador de Sobel Supresi resión ón de c D ) Sup picos c E) Umbral histearico U mbral bral supe superior rior c F) Um G ) U mbral bral infe nferior c G) c

Notas Vision Computacional S1 - 3

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