Visión por computadora Unidad 1 Introducción. Contenido Generalidades Dispositivos de captura...

Visión por computadora

Unidad 1

Introducción

Contenido

• Generalidades

• Dispositivos de captura

• Representación y resolución

• Definiciones de visión computacional

• Ejemplos del campo de aplicación

Generalidades

• La visión humana es una tarea de procesamiento de información, es el proceso de describir con las imágenes lo que esta presente en el mundo real y dónde se encuentra (David Courtnay Marr 1945-1980).

Generalidades … (2)

• ¿Para qué estudiar visión por computadora?

– El objetivo de la visión por computadora es tomar decisiones útiles acerca de los objetos físicos reales del mundo en base a imágenes adquiridas digitalmente.


• En el mundo ¿Qué compone una escena?– Objetos– Formas de superficies– Colores– Movimientos– Iluminación– Reflejos– Texturas


• ¿Qué es una imagen?

– Una imagen es un registro de valores organizados en forma bidimensional, generalmente representando intensidad de radiación electromagnética.


• Ejemplos de imágenes


• Ejemplos de imágenes …


• Ejemplos de imágenes ….


• Visión Humana– Conocimiento previo– Mejor capacidad de

reconocimiento– Mejor adaptación

• Visión computacional– Mejor evaluación de

magnitudes físicas– Mejor desarrollo de

tareas rutinarias


• Las imágenes digitales son el principal ingrediente de lo que se conoce como visión por computador.

• Con frecuencia se usan dos tipos:– Imágenes de intensidad– Imágenes de alcance

Dispositivos de captura

• La adquisición de imágenes digitales requiere de dos elementos básicos:– Dispositivo físico sensible a una determinada

banda del espectro de energía electromagnético que genera una señal eléctrica.

– Digitalizador. Dispositivo para convertir la señal eléctrica continua en un conjunto discreto de localizaciones en el plano de la imagen

Dispositivos de captura … (2)


• Digitalización de una señal analógicaVoltaje

Tiempo

Un píxel

Una línea de información

Una línea


• Las imágenes digitales son arreglos bidimensionales de valores de intensidad formados por proyecciones de objetos 3D.


• Modelo de imagen “pinhole”– La proyección de perspectiva crea imágenes

invertidas, algunas veces conviene considerar en su lugar a la imagen virtual asociada al plano que está enfrente del “pinhole” a la misma distancia que el plano de la imagen.


• Efectos de perspectiva– Los objetos distantes parecen más pequeños


• Efectos de perspectiva …– Líneas paralelas se encuentran en un punto

que se desvanece


• Formación de imágenes digitales


• Formación de la imágenes digitales …


• Lentes– Permiten reunir o juntar los rayos de luz– Mantienen la imagen en foco– Problemas:

• Aberraciones– Geométricas– Cromáticas


• Principalmente 2 tipos:– CCD

• La tecnología CCD (Charge Coupling Device) es la que proporciona una mejor imagen, sobre todo en el caso de las cámaras profesionales en las que se emplea un sensor para cada color, mientras que en las de consumo se emplea un único sensor, de modo que este está constituido como un mosaico de detectores de colores y por tanto captura una menor densidad de puntos. Cuando el sensor ha capturado la imagen envía la información completa serializada fila a fila

– CMOS• La tecnología CMOS es la más económica, y ofrece un menor

tamaño, gracias a su grado de integración electrónica. Además, puede capturar partes de la imagen, no teniendo que transmitirla completamente. Al contrario que en los sensores de tecnología CCD, las celdas de la matriz CMOS son totalmente independientes de sus vecinas. La principal diferencia radica en que en estos sensores la digitalización se realiza píxel a píxel dentro del mismo sensor, por lo que la circuitería del sensor es mucho más sencilla


• CCD


• Estructura típica de un sistema de visión artificial


• Componentes de un sistema de visión artificial– Sistema de iluminación– Lente de la cámara– Una o más cámaras para adquirir la imagen– Tarjeta de captura / driver– Algoritmos de análisis de la imagen


• Las propiedades de los objetos interactúan con la fuente de iluminación, así la luz puede:– Reflejarse

– Absorberse

– Transmitirse


• Propiedades de los objetos– Reflexivas

• Materiales difusos, especulares, reflectores, …

– Absorbentes • Materiales selectivos al espectro• Materiales no selectivos al espectro

– Transmisivas• Materiales transparentes• Materiales traslucidos• Materiales selectivos al espectro


• Ejemplos de tipos de iluminación


• Esquemas de iluminación

Iluminación posterior difusa

Iluminación difusa direccional

Iluminación omni-direccional difusa

Iluminación direccional lateral

Representación y resolución

• Independientemente del tipo de sensor utilizado la imagen digital a utilizar será representada por una matriz de MxN elementos.– Cada elemento

• Tendrá un valor asignado• Comúnmente entre el rango de 0 a 255 por píxel

en el caso de escala de grises,• En el caso de imagen a color el valor asignado se

compondrá de tres datos (RGB) <tres bandas espectrales>.

Representación y resolución … (2)

• Escala de grises


• Color


• Dependiendo del número de píxeles que tenga el dispositivo o en el caso de imágenes analógicas del número de muestras tomadas, se tendrá más o menos resolución espacial.

Div

ers

os

mu

est

reo

s e

spa

cia

les


• Variación en el número de niveles de gris


• Imágenes binarias (B/N)

Definiciones de visión computacional

• “Visión es un proceso que produce, a partir de imágenes (información) del mundo externo (escena), una descripción que es útil para el observador y que está libre de información irrelevante” (Marr, 1976).

Definiciones de visión computacional … (2)

• “Ciencia que desarrolla las bases teóricas y algorítmicas para obtener información sobre el mundo real a partir de una o varias imágenes” (Haralick, 1992).


• “Disciplina que desarrolla sistemas capaces de interpretar el contenido de escenas naturales” (Castleman, 1996).


• “La visión por computador, que ha emergido como una disciplina propia basada principalmente en las matemáticas y ciencias de la computación, consisten en hacer que un computador vea. Esto sin embargo, es todavía un problema no resuelto” (Faugeras, 2001).


• Desde una perspectiva general:

“La visión artificial por computador es la capacidad de la máquina para ver el mundo que le rodea, más precisamente para deducir la estructura y propiedades del mundo tridimensional a partir de una o más imágenes bidimensionales” (Pajares, 2012).


• La mayoría de las definiciones anteriores son muy amplias y abarcan muchos temas.

• En los últimos años se ha dejado de lado el término visión artificial y ha tomado fuerza el término visión por computador.

Definiciones de visión por computador … (7)

• Visión por computador ≠ Procesamiento digital de imágenes– Procesamiento digital de imágenes:

• Proceso mediante el cual se toma una imagen y se produce una versión modificada de esta imagen.

Ejemplos del campo de aplicación

• Navegación robótica• Biología, Geología y Meteorología• Medicina• Identificación de construcciones,

infraestructuras y objetos de escenas del exterior

• Reconocimiento y clasificación• Inspección y control de calidad• Cartografía• Fotointerpretación

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