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Capítulo 3

3. Marco Teórico.

La visión artificial o visión por computador se define como un área multidisciplinar que

pretende, en cierta medida, reproducir artificialmente el sentido de la vista mediante el

procesamiento e interpretación de imágenes, captadas con distintos tipos de sensores

(fundamentalmente, cámaras), y utilizando para ello una computadora [8]. El desarrollo de

sistemas de visión artificial requiere una combinación de etapas de más bajo nivel para

mejorar la calidad de las imágenes capturadas junto con otras etapas de más alto nivel para

reconocer elementos presentes en una escena. Las aplicaciones de visión artificial son, en

general, muy dependientes del problema concreto a resolver. A modo de ejemplo, pueden

destacarse las relacionadas con la medicina, la inspección automática, la geología, el análisis

de documentos, etcétera.

En la visión artificial, la escena tridimensional es vista por una, dos o más cámaras para

producir imágenes. Las imágenes adquiridas pueden ser segmentadas para obtener de ellas

características de interés tales como bordes o regiones. Posteriormente, de las características se

obtienen las propiedades subyacentes mediante su correspondiente proceso, de cual se

consigue la estructura requerida en la escena tridimensional para la aplicación de interés. Se

distinguen tres etapas: procesamiento, segmentación y aplicación.

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3.1 Procesamiento de imágenes.

El procesamiento implica la manipulación de las imágenes vistas como señales digitales,

para extraer la información más elemental subyacente [8].

3.1.1 Escala de grises

El nivel de gris es la amplitud de la función bidimensional de cualquier punto dentro de

una imagen. Normalmente se consideran valores discretos en lo que concierne a los números

usados en las muestras para generar una imagen digital, pero esto no es así en los números en

escala de grises. Debido a consideraciones de hardware, el número de nivel de gris es

usualmente un entero de ocho bits, pero en algunas aplicaciones se usan números de 16 bits

cuando es importante especificar el rango entre los niveles [12].

La escala de grises puede ser remplazada por una escala con color, usando cámaras con

colores RGB (rojo, verde y azul) y tres digitalizadores para los tres colores principales, debido

a que el ojo humano percibe más fácilmente lo que sucede en una escena si ésta contiene

color. El color es útil para destacar lo que está tenue o escondido dentro de la imagen en tono

de grises. Sin embargo, en muchas aplicaciones tal como la robótica, el gasto adicional no

suele ser justificado. Es más grande la cantidad de procesamiento adicional que es requerido

para interpretar imágenes enteras a color. Con una imagen en escala de grises los bits que

representan los niveles de grises son del mismo tipo y toman la forma del número que

representa la intensidad del pixel. En una computadora digital este número puede ser

procesado como una entidad simple, a diferencia del código RGB que debe ser procesado

como una entidad triple [13].

En [8] se estudia una técnica llamada pseudocolor para asignar el valor de nivel de gris a

una imagen monocromática. Se ve la imagen como una función de intensidad 2-D, el método

consiste en colocar planos paralelos al plano de coordenadas de la imagen; cada plano realiza

un corte de la función de intensidad. La figura 3.1 muestra el ejemplo de uso de un plano en

para separar una función en dos niveles. Si se asigna un color a cada lado del

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plano mostrado en la figura 3.1 cualquier pixel cuyo nivel de intensidad este por encima del

plano tendrá un color asignado y por debajo otro color.

Figura 3.1 Interpretación geométrica de la técnica de pseudocolor.

La técnica puede ser generalizada de la siguiente manera. Suponiendo M planos situados en

los niveles donde representa negro representa blanco

. Considerando que 0<M<L, M planos particionan la escala de grises en M+1

regiones y la asignación de color se hace de acuerdo a la relación:

(3.1)

Donde es el color asociado con la k-ésima región entre los niveles

3.1.2 Filtrado

Cuando una imagen es adquirida por una cámara u otro sistema, el sistema de visión delibera

que es incapaz de usar la imagen directamente. La imagen puede ser corrompida por

variaciones aleatorias en intensidad, variaciones en iluminación, o contrastes de baja calidad

que deberían ser corregidos por procesamientos de visión [14].

Uno de los más simples filtros lineales es el operador del promedio local, se conoce como

suavizado en [8] y mean filter en [14], donde el valor de cada pixel es reemplazado por el

promedio de todos los valores con los vecinos locales. Dada una imagen g(i, j) se obtiene una

imagen suavizada f(i, j) cuya intensidad para cada punto (i, j) resulta ser el promedio de los

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valores de intensidad de los pixeles de g incluidos en el entorno de vecindad predefinido de

(i,j). Es decir, la operación puede sintetizarse en la siguiente expresión:

(3.2)

Para todos los pixeles (i, j) de g(i, j). S es el conjunto de coordenadas de los puntos situados

en el entorno de vecindad de (i, j) incluido el propio (i, j) y P es el número total de puntos del

entorno de vecindad.

3.1.3 Transformaciones básicas.

La transformación de una imagen es el proceso de modificar el contenido de una imagen

original para obtener una nueva. El objetivo de cualquier transformación estriba en la

necesidad de preparar la imagen con el fin de realizar un posterior análisis de cara a su

interpretación. La interpretación entra dentro de un proceso de percepción de nivel superior

que debe estar implícito en toda aplicación de visión artificial [8].

Existen operaciones que transforman el contenido de la imagen basándose en los niveles

de intensidad directamente y otras en que la transformación es consecuencia de una operación

geométrica. Entre las primeras cabe a su vez una subdivisión, distinguiéndose entre

transformaciones basadas en la aplicación de una función sobre el valor del nivel de gris de los

pixeles y en las que el valor de la intensidad de los pixeles se modifica en función de los

valores de las intensidades de los pixeles vecinos.

El procesamiento de datos en el sistema de visión puede enfocarse desde dos

perspectivas:

a) Alteración pixel a pixel de los datos en una escala global (individuales).

b) Operaciones basadas en múltiples puntos (vecindad).

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La generación de un nuevo pixel en una nueva imagen será una función del valor de cada

pixel en su localización individual o de los valores de los pixeles en la vecindad de un pixel

dado, como se indica en la figura 3.2.

Figura 3.2 Funciones de punto y Vecindad.

Las operaciones individuales implican la generación de una nueva imagen modificando el

valor del pixel en una simple localización basándose en una regla global aplicada a cada

localización de la imagen original. El proceso consiste en obtener el valor del pixel de una

localización dada en la imagen, modificándolo por una operación lineal o no lineal y

colocando el valor del nuevo pixel en la correspondiente localización de la nueva imagen. El

proceso se repite para todas y cada una de las localizaciones de los pixeles en la imagen

original [8].

Figura 3.3 Operación Individual.

Como se aprecia en la figura 3.3, el operador individual es una transformación uno a uno.

El operador f se aplica a cada pixel en la imagen o sección de la imagen y la salida depende

únicamente de la magnitud del correspondiente pixel de entrada; la salida es

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independientemente de los pixeles adyacentes. La función transforma el valor del nivel de gris

de cada pixel en la imagen y el nuevo valor se obtiene a través de la ecuación.

(3.3)

3.1.4 Umbralización

Esta clase de transformación crea una imagen de salida binaria a partir de una imagen de

grises, donde el nivel de transición está dado por el parámetro de entrada . Uno de los más

importantes problemas en sistemas de visión es identificar las sub-imágenes que representan a

objetos [8]. Esta operación, la cual es muy natural y muy fácil para las personas, es

sorprendentemente difícil para las computadoras [14].

El histograma en nivel de gris de una imagen f(x, y), se compone de objetos brillosos

dentro un fondo oscuro, por lo que los pixeles del objeto y del fondo se agrupan en dos medios

dominantes [12]. Para extraer el objeto del fondo se necesita la selección un umbral T que

separe estos medios.

La imagen binaria se obtiene al usar una segmentación apropiada de una imagen en escala

de grises [14]. Si los valores de intensidad de un objeto son en un intervalo y los valores de

intensidad de los pixeles del fondo están afuera del ese intervalo, una imagen binaria puede ser

obtenida usando una operación de umbralización que convierta el valor en los valores que se

encuentren por encima del umbral, y los que se encuentren por debajo se convertirán en 0. La

función de transformación es la siguiente:

(3.4)

32

3.2 Segmentación

La segmentación es el proceso de subdividir una imagen en regiones u objetos, es

decir, extraer información para su posterior uso [12]. En [8] se afirma que está basada en dos

principios fundamentales: discontinuidad (bordes) y similitud (regiones); en [13] se considera

que segmentar un objeto de su fondo es una de las primeras tareas que se asumen en

aplicaciones de visión artificial.

3.2.1 Borde

Un borde es el cambio local significativo en la intensidad de la imagen, usualmente

asociado con una discontinuidad ya sea en la intensidad de la imagen o en la primera derivada

de la misma [14].

Es una parte fundamental de la mayoría de sistemas de visión puesto que el éxito de los

niveles siguientes de procesamiento depende fuertemente de la fiabilidad de las características,

en este caso bordes [8]. La filosofía básica de muchos algoritmos de detección de bordes es el

cómputo de operadores de derivadas locales (primera o segunda).

3.2.1.1 Concepto de derivada en la extracción de bordes.

En la figura 3.4 (obtenida de [8]) se puede observar que los bordes (transición de oscuro a

claro o viceversa) se modelan como una rampa en lugar de hacerlo como un cambio brusco de

intensidad, debido a que en la imagen original suelen esta desdibujados como resultado del

muestreo.

En la primera derivada es cero en todas las regiones de intensidad constante y tiene un

valor constante en toda la transición de intensidad. La segunda derivada, en cambio, es cero en

todos los puntos, excepto en el comienzo y en el final de una transición de intensidad. Por

tanto, un cambio de intensidad se manifiesta como un cambio brusco en la primera derivada y

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presenta un paso por cero, es decir se produce un cambio de signo en su valor, en la segunda

derivada. Este cambio de signo se denomina en la bibliografía en lengua inglesa como “zero-

crossing”.

Figura 3.4 Concepto de derivada en extracción de bordes.

El operador gradiente de forma general es el más básico de los que están basados en la

primera derivada; una de sus principales aplicaciones se debe a Canny, quien utiliza el

concepto de gradiente en un algoritmo de interés, ya que no solo extrae los bordes sino que

propone un método para cerrar contornos y derivar a partir de ahí la presencia de estructuras

tales como objetos [15].

3.2.1.2 Algoritmo de Canny

El algoritmo de Canny se fundamenta en la teoría de operadores primera derivada y

resulta particularmente interesante porque extrae bordes y cierra los contornos evitando

posibles rupturas de los mismos durante su extracción, se desglosa en tres módulos:

• Obtención del gradiente (magnitud y ángulo en cada pixel).

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• Adelgazamiento del ancho de los bordes, obtenidos con el gradiente, hasta lograr

bordes de un pixel de ancho, se conoce como “supresión no máxima”.

• Histéresis de umbral al resultado de la supresión no máxima.

1.- Obtención del Gradiente.

En [14] lo definen como la medida de cambio en una función y en [8] como un vector

bidimensional perpendicular al borde.

La entrada es una imagen I corrompida por ruido. Sea H un núcleo Gaussiano discreto

con media cero y desviación estándar σ (3.5), se aplica el siguiente procedimiento:

a) Suavizar la imagen I con dicho núcleo para obtener una imagen de salida J (3.6),

realizando una convolucion de las dos funciones

(3.5)

(3.6)

b) Para cada pixel (i, j) en J obtener la magnitud y modulo del gradiente.

El gradiente de la imagen J(i, j) en un punto (i, j) se define como un vector bidimensional

dado por la ecuación (3.7), siendo un vector perpendicular al borde.

(3.7)

Donde el vector G apunta en la dirección de variación máxima de J en el punto (i, j) por

unidad de distancia con la magnitud dada por la ecuación (3.8) y dirección en (3.9).

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(3.8)

(3.9)

Solo los pixeles de borde cuyo gradiente excedan el valor T se consideran importantes. Así la

ecuación siguiente se puede ver como un procedimiento que extrae solo aquellos pixeles caracterizados

por transiciones de intensidad significativas (dependiendo de T).

(3.10)

2.- Supresión no Máxima.

Con y como entradas y una nueva imagen como salida, considerar las cuatros

direcciones identificadas por las orientaciones de , 45 con

respecto al eje horizontal. Para cada pixel (i, j):

a) Encontrar la dirección que mejor se aproxima a la dirección (la

perpendicular al borde).

b) Si (i, j) es más pequeño que al menos uno de sus dos vecinos en la dirección

al pixel (i, j) de se le asigna el valor 0, (supresión); de otro modo

La salida es una imagen con los bordes adelgazados (esto es después

de la supresión no máxima de puntos de borde).

3.- Histéresis de umbral a la supresión no máxima.

La salida suele contener máximos locales creados por el ruido, Se podría

intentar eliminar los pixeles por debajo de un determinado umbral, pero esto presenta dos

problemas:

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a) Si se elige un umbral bajo en el intento de capturar bordes verdaderos pero con un

valor pequeño en la magnitud del gradiente, algunos puntos de ruido serán también

aceptados como válidos (falsos bordes).

b) Los valores de bordes verdaderos máximos pueden fluctuar por encima y por debajo

del umbral, lo que produce un fragmentado del borde.

Una solución puede ser la histéresis de umbral, cuyo algoritmo es el siguiente:

a) Tomar como entrada , que es la salida del módulo anterior, la orientación de los

puntos de borde de la imagen y dos umbrales y tales que .

b) Para todos los puntos de y explorándolos en un orden fijo:

b.1) Localizar el siguiente punto de borde no explorado previamente, , tal que

.

b.2) Comenzar a partir de , seguir las cadenas de máximos locales conectados

en ambas direcciones perpendiculares a la normal del borde, siempre que .

Marcar todos los puntos explorados y salvar la lista de todos los puntos en el

contorno conectado encontrado.

c) La salida es un conjunto de bordes conectados de contornos de la imagen, así como la

magnitud y orientación, describiendo las propiedades de los puntos de borde.

Este procedimiento de histéresis reduce la probabilidad de falsos contornos, puesto

que estos deben situarse por encima de , así como la probabilidad de rupturas. La

histéresis encuentra cadenas de pixeles conectados por lo que, además, se puede utilizar

para la obtención de curvas.

En la figura 3.5 se muestra un ejemplo obtenido en [16] donde se puede apreciar el

resultado de aplicar el algoritmo de Canny.

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Figura 3.5 (a) Imagen original; (b) orientación; (c) supresión no máxima; (d) histéresis de umbral.

3.2.2 Regiones

En una imagen los autores en [14] se refieren a región como un grupo de pixeles con

propiedades similares. Son importantes para la interpretación de una imagen porque

corresponden a los objetos en una escena. Una imagen puede contener varios objetos, y a su

vez, cada objeto puede contener varias regiones correspondientes a diferentes partes del

objeto.

3.2.3 Morfología

La morfología matemática recibe su nombre del estudio de la forma. Estas

aproximaciones aprovechan el hecho de que en muchas aplicaciones de visión, es natural y

fácil pensar en términos de la forma cuando diseñamos algoritmos [14]. La morfología

matemática, que comenzó a desarrollar a finales de los 60, permanece hoy en día como una

parte separada del análisis de imágenes. La morfología matemática está basada en la geometría

y la forma. Las operaciones morfológicas simplifican las imágenes y preservan las formas

principales de los objetos [8].

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Las funciones morfológicas cambian la estructura de los objetos de una imagen

(usualmente binaria). Al calcular nuevos valores de pixeles, los elementos estructurales son

usados, los cuales son el grupo de pixeles que rodean el pixel que es calculado [17]. En la

figura 3.6 se muestra algunos ejemplos de elementos estructurales.

• La forma del elemento estructural puede ser rectangular o hexagonal.

• La conectividad define si tiene cuatro u ocho pixeles alrededor del pixel central,

los cuales se usan para calcular su nuevo valor.

Figura 3.6 Elementos estructurales

En visión artificial es frecuente utilizar la morfología para el tratamiento de regiones en

el sentido de determinar cómo se pueden cambiar, contar o evaluar. Las operaciones

matemáticas tienen su principal aplicación en imágenes binarias y los fundamentos

matemáticos fueron concebidos desde el punto de vista de la posición (que es la base en el

tratamiento binario) antes que desde la intensidad [8].

La dilatación y la erosión son las operaciones fundamentales en el procesamiento

morfológico, de hecho, muchos algoritmos morfológicos están basados en esas dos

operaciones primitivas.

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3.2.3.1 Dilatación

La transformación morfológica de la dilatación combina dos conjuntos utilizando la

adición de vectores. La dilatación X B es el conjunto de puntos de todas las posibles

adiciones vectoriales de pares de elementos, uno de cada conjunto X y B, y es utilizada para

amplificar la estructura de los objetos [8].

(3.11)

La dilatación con un elemento estructural 3x3 isótropo (ver figura 3.6a), puede

interpretarse como una transformación que cambia todos los pixeles del fondo que son vecinos

del objeto. En la figura 3.7 muestra una imagen original binaria mientras que en (b) se muestra

el resultado de su dilatación por el elemento estructural.

Figura 3.7 Dilatación con expansión Isotrópica

40

3.2.3.2 Erosión

La transformación morfológica de la erosión ⦻ combina dos conjuntos utilizando

substracción e vectores. Es dual de la dilatación. Ni la erosión ni la dilatación son

transformaciones invertibles [8].

(3.12)

Esta expresión dice que cada punto d del conjunto X, que para nosotros será la imagen,

es testeado; el resultado de la erosión está dado por los puntos d para los cuales todos los

posibles d + b están en X. La figura 3.8 .se puede apreciar la desaparición de muchos

contornos existentes en la imagen original. La erosión con un elemento estructural isótropo

(ver figura 3.8a) es denominada como reducción. La erosión es utilizada para simplificar la

estructura de los objetos, ya que los objetos o sus partes con anchos pequeños (uno o dos

pixeles) desaparecen y por tanto, objetos complicados pueden descomponerse en otros más

simples.

Figura 3.8 Erosión con expansión Isotrópica 3.3 Aplicación

Las aplicaciones en visión artificial tratan de dar solución a los problemas relacionados

con ciertas situaciones del mundo real como: reconocimiento, movimiento, reconstrucción 3D,

etcétera. [8].

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3.3.1 Reconocimiento de Patrones

El reconocimiento de patrones es la disciplina científica cuyo objetivo es la clasificación

de objetos en un cierto número de categorías o clases. Dependiendo de la aplicación esos

objetos pueden ser imágenes, formas de ondas de señales o cualquier tipo de medidas que

necesitan ser clasificadas. Se refieren a esos objetos de forma genérica utilizando el término de

patrones [8].

La matemática básica para comparación de patrones es la función de correlación [17]. En

[12] se considera que la correlación es la base para encontrar un match de una sub-imagen

w(x, y) de tamaño J X K con una imagen f(x, y) de tamaño M X N, donde se asume que J M y

K N. Aunque la correlación puede ser expresada en forma de vector, al trabajar directamente

con el formato de imagen o sub-imagen es más intuitivo.

En forma simple la correlación entre f(x, y) y w(x, y) es:

(3.13)

Para x=0, 1, 2…, M-1, y=0, 1, 2..., N-1, y la sumatoria es tomada sobre la región de la

imagen donde w y f coinciden. El máximo valor de c indica la posición donde w tiene la mejor

comparación.

El reconocimiento de objetos mediante el uso de c resulta particularmente útil cuando la

base de datos contiene un número relativamente bajo de datos o están muy definidos, este

podría ser el caso del ejemplo siguiente sobre el reconocimiento de caracteres con unas

condiciones de visualización e iluminación previstas. La figura 3.9 muestra en (a) una imagen

de dimensión inferior a la (b) almacenada en la base de datos, después mediante un barrido de

la imagen (b) se encuentra que el carácter de (a) se corresponde con el carácter marcado en (b)

al obtener el máximo valor del coeficiente de correlación [8].

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Es necesario tomar algunas precauciones respecto al reconocimiento de objetos basado en

la apariencia. Como realmente estamos se interesa en el reconocimiento de objetos en 3D, y

no en imágenes propiamente dichas, se necesita una serie de suposiciones con el fin de que la

correlación sea útil para la finalidad propuesta, a saber:

Suposiciones:

1. Cada imagen en la base de datos contiene un único objeto.

2. Las imágenes de la base de datos se normalizan un tamaño, esto es, la imagen es el

mínimo rectángulo encerrando la mayor apariencia del objeto.

3. La energía de los valores de los pixel de cada imagen de la base de datos se normaliza a 1.

4. El objeto está completamente visible, sin oclusiones en todas las imágenes.

Figura 3.9 (a) Modelo definido en una base de datos; (b) Búsqueda del modelo en una imagen que lo contiene.