PARTE I: Introducción. Ángel Sánchez Grupo GAVAB ( Departamento de Computación ESCET - URJC

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1 PARTE I: Introducción Ángel Sánchez Grupo GAVAB ( Departamento de Computación ESCET - URJC 1

2 Bibliografía R.C. González y R.E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 2ª Edición, (caps. 1 y 2) J. Vélez, Á. Sánchez, A.B. Moreno y J.L. Esteban, Visión por Computador, Ed. Dyckinson y Serv. Public. URJC, (caps. 1 y 2) J. González, Visión por Computador, Ed. Paraninfo, (cap. 1) G. Pajares y J.M. de la Cruz, Visión por Computador, Ed. Ra-Ma, (cap. 1) 2

3 PARTE I: Introducción Tema 1: Panorámica de la Visión Artificial Introducción a los Sistemas de Visión Artificial (SVA) Aspectos generales sobre imágenes Etapas de los SVA Elementos de un SVA Clases fundamentales de procesado de imágenes Algoritmos y aplicaciones sobre imágenes digitales 3

4 Introducción a los SVA: Objetivo de un SVA Dada una imagen o una secuencia de imágenes, se trata de extraer e interpretar de manera automática la información del mundo real 3D. - Escena de tráfico - Número de vehículos - Clases de vehículos - Localización de obstáculos - Interpretación de la escena 4

5 Introducción a los SVA: Por qué un SVA? Una imagen tiene más información que mil palabras Muchos sistemas biológicos dependen de su sistema de visión (inspiración biológica) En la actualidad, los ordenadores, cámaras y otros dispositivos son baratos y sus prestaciones aumentan El mundo real es 3D y dinámico 5

6 Introducción a los SVA: Visión Activa En ocasiones, los sensores y su entorno se pueden modificar de manera activa en un SVA (sistemas activos). Se trata de controlar la óptica y la estructura soporte de las cámaras para simplificar el problema de Visión Artificial a resolver. Características de un sistema activo: -modo continuo, -filtrado de la información, -tiempo real (tiempo de respuesta limitado), -control del proceso (regiones de interés), 6

7 Introducción a los SVA: Aspectos de Interés para un SVA: Cuál es la información relevante a extraer de la escena para el problema a resolver? Cómo se puede extraer dicha información? Cuál es la forma más apropiada de representar la información extraída? Cómo se puede usar dicha información para resolver el problema de VA planteado? 7

8 Introducción a los SVA: La Visión Artificial es un área multidisciplinar, relacionada con: Tratamiento de imágenes Reconocimiento de patrones Fotogrametría Gráficos por ordenador Inteligencia artificial Geometría proyectiva Teoría de control. 8

9 Física de la imagen: Cómo se forman las imágenes? * Cámaras (sensores): - Cómo funciona una cámara? - Cómo indicar la posición de la(s) cámara(s) en un S.V.A.? * Luz: - Cómo medir la cantidad de energía luminosa? - Cómo interactúa la luz con la superficie de los objetos? - Cómo se calculan los valores de brillo de los píxeles? * Color: - Cuáles son los mecanismos físicos del color? - Cómo representar y medir el color? 9

10 Aspectos generales sobre imágenes: la luz Teorías antiguas: luz emitida por el ojo,... Teoría corpuscular (Newton, 1669): explica fenomenos como la reflexión y la refracción Teoría ondulatoria (Huygens, 1690): explica fenómenos de difracción e interferencia luminosa Posteriores trabajos de Young y Fresnel, relacionados con la teoría ondulatoria Teoría electromagnética (Maxwell, s. XIX): teórico del modelo ondulatorio, establece relaciones entre luz y electromagnetismo. Cada tipo de radiación electromagnética se caracteriza por su longitud de onda λ (λ = c/ν). 10

11 Aspectos generales sobre imágenes: la luz Teoría cuántica (Planck, 1900): la radiación electromagnética emitida no se realizaba en forma continua sino en cuantos de energía o fotones de valor E = hν. Efecto fotoeléctrico (Einstein, 1905): un haz de luz que incide sobre una superficie metálica limpia hace que emita electrones. Se explica mediante la teoría cuántica. Teoría onda-corpúsculo (de Broglie-Bohr, 1925): la luz tiene a la vez naturaleza ondulatoria (teoría electromagnética) y corpuscular (teoría cuántica). Ambas son manifestaciones diferentes de un mismo fenómeno: el luminoso. 11

12 Aspectos generales sobre imágenes: la luz Una parte pequeña del espectro electromagnético es la zona visible (luz visible) Comprende longitudes de onda aproximadamente desde los 400 hasta los 700 nm 12

13 Aspectos generales sobre imágenes: la luz La reflexión se produce cuando las ondas (luz, sonido,..) inciden sobre una superficie de separación entre dos medios, sin pasar de uno a otro. Se presenta en un límite entre dos medios diferentes como una superficie aire-vidrio, en cuyo caso parte de la energía incidente se refleja y parte se absorbe. El ángulo entre rayo incidente y la normal es el ángulo de incidencia, que por la Ley de la Reflexión es el mismo que el reflejado (reflexión especular). 13

14 Aspectos generales sobre imágenes: la luz La refracción se produce cuando la luz incide sobre una superficie límite de separación entre dos medios, atravesando de uno a otro. La parte transmitida se desvía un cierto ángulo de refracción. El índice de refracción de un material se define como el cociente entre las velocidades de la luz en el vacío (3x10 8 m/s) y en el medio material dado Asumiendo la velocidad de la luz como límite, el índice de refracción de cualquier medio material es >1 14

15 Aspectos generales sobre imágenes: la luz Otro fenómeno a destacar es la dispersión. Consiste en la descomposición de la luz en sus componentes monocromáticos al penetrar en un medio, como consecuencia de la variación del índice de refracción del medio, que desvía las distintas componentes de la luz según sus respectivas longitudes de onda. Así cuando luz blanca penetra en un prisma, este descompone el haz en sus colores básicos constituyentes. 15

16 Aspectos generales sobre imágenes: Sistema Visual Humano 16

17 Ilusiones ópticas: 17

18 Aspectos generales sobre imágenes: Sistema Visual Humano 18

19 Aspectos generales sobre imágenes: el Sistema Visual Humano La luz visible es absorbida (enfocada) por el cristalino, que actúa como lente, y se proyecta en la retina. La retina está compuesta por 2 tipos de células fotosensibles: Conos: responsables del color Bastones: responsables de la percepción de la intensidad (concentrados en el exterior) En general un humano posee del orden de 120 millones de bastones y 6 millones de de conos 19

20 Aspectos generales sobre imágenes: el Sistema Visual Humano Un típico ojo humano mide unos 24 mm desde la córnea hasta la retina Un ojo puede desviarse de su medida ideal siendo su sistema de enfoque normal, en tal caso: Si el ojo es más largo: ojo miope Si es más corto: ojo hipermétrope Si el ojo no posee una buena simetría de revolución respecto al eje óptico hablamos del astigmatismo Las cataratas es una opacidad del cristalino que impide la llegada de luz a la retina 20

21 Aspectos generales sobre imágenes digitales Las imágenes se forman cuando un sensor (p.ej. cámara) registra la cantidad de radiación luminosa que ha interaccionado con los objetos físicos de la escena. Una imagen digital es una función bidimensional discreta f(x,y) que asocia a cada punto o píxel (x, y) un valor de brillo o intensidad correspondiente. También el valor f(x,y), podría representar un valor de distancia u otra cantidad física. El tratamiento digital de imágenes consiste en destacar las características de interés en imágenes (y atenuar el detalle irrelevante) para conseguir de éstas información útil 21

22 Aspectos generales sobre imágenes: Parámetros físicos involucrados Parámetros ópticos: caracterizan al sensor - tipo de lente, distancia focal, campo de visión, grado de apertura angular,... Parámetros fotométricos: caracterizan la luz reflejada por el objeto -características de la iluminación (tipo, intensidad, dirección), propiedades de reflectancia del objeto visto,... Parámetros geométricos: caracterizan la proyección del objeto en el sensor - tipo de proyección, posición y orientación del (de los) sensor(es), distorsiones debidas a la perspectiva, 22

23 Aspectos generales sobre imágenes: Tipos de imágenes Imágenes fotográficas: luz reflejada Imágenes de rango: distancias Imágenes de tomografía: densidad de tejidos Imágenes infrarrojas: temperatura Trabajaremos principalmente con imágenes fotográficas (tanto en niveles de gris y como en color) 23

24 Aspectos generales sobre imágenes: Tipos de imágenes 256 colores/canal 3 canales (RGB) 24 bpp = 8 bpp/canal 256 colores/canal 1 canal (gris) 8 bpp 2 colores/canal 1 canal (gris) 1 bpp 24

25 Aspectos generales sobre imágenes: Tipos de imágenes Escala de grises 256 colores/canal Valores: {0,1,2,...,255} [0,255] [0,1] Monocromática 2 colores/canal Valores: {0,255} {0,255} {0,1} 25

26 Aspectos generales sobre imágenes: Representación de las imágenes x y 26

27 Aspectos generales sobre imágenes: Reconstrucción de datos 3D Las formas 3D (Marr, 1982 y 1985) se obtienen a partir de: visión estereroscópica (múltiples imágenes 2D) movimiento (secuencias de vídeo) variaciones de intensidad, textura, enfoque, Estrategia de la Visión Estereoscópica: Obtener distintas medidas del mismo objeto (o región) de la imagen Aspectos a considerar: Correspondencia: qué píxeles en las diferentes imágenes son proyecciones del mismo punto 3D? Representación: cómo describimos el objeto tridimensional? Ruido: cómo minimizamos su influencia? 27

28 Sistemas de Visión Artificial: Definición Es el análogo artificial de la visión humana 28

29 Sistemas de Visión Artificial: Etapas Las etapas en un SVA son: Adquisición de la imagen Preproceso Segmentación Representación y descripción (extracción de características) Reconocimiento e interpretación 29

30 Sistemas de Visión Artificial: Etapas El preproceso es la mejora de la calidad de una imagen para usarse en etapas posteriores: p. ej. aumento de contraste 30

31 Sistemas de Visión Artificial: Etapas 31

32 Sistemas de Visión Artificial: Etapas Segmentación: División de una imagen en regiones homogéneas que se corresponden con los objetos contenidos en ella 32

33 Sistemas de Visión Artificial: Etapas Extracción de características: Obtención de medidas de características de los objetos segmentados. Color Textura Forma (área, perímetro, número de agujeros,...) Características invariantes a transformaciones geométricas. Obtención de vectores de características normalizados. 33

34 Ejemplos de texturas: 34

35 Sistemas de Visión Artificial: Etapas Perímetro Área Ejes mayor y menor Bounding box 35

36 Sistemas de Visión Artificial: Etapas Reconocimiento: Consiste en clasificar los objetos de la escena a partir de características extraídas. Los objetos vienen descritos mediante vectores de características. 1 Núm ero d e a gujeros 0 Tornillos Tuerc as Arandelas Desviación típica del radio de la figura 36

37 Sistemas de Visión Artificial: Etapas Escena 3D Imagen(es) Bordes / Regiones / Profundidad Superficies / Características Aplicaciones Modelos / Hipótesis 37

38 Ejemplos de reconocimiento (después de segmentar): Interpretación de imágenes: Un paso más allá 38

39 Elementos de un SVA: Sensores Cámaras analógicas + tarjetas digitalizadoras Cámaras CCD Cámaras de infrarrojos Escáneres 2D y 3D Cámaras digitales de fotografía 39

40 Elementos de un SVA: relación entre dispositivos 40

41 Cámaras: modelo pinhole Se trata de un modelo abstracto de cámara (caja que contiene un agujero pequeño en ella) Modelo sencillo que funciona en la práctica 41

42 Cámaras: modelo pinhole Los objetos distantes son más pequeños 42

43 Cámaras: ecuación de proyección En coordenadas cartesianas, por semejanza de triángulos e ignorando la tercera componente se obtiene: (x,y,z) ( f x z, f y z ) 43

44 Cámaras: parámetros y calibración - Dos tipos de parámetros: 1. Extrínsecos: posición de la cámara con respecto al origen de referencia del S.V.A. 2. Intrínsecos: son los parámetros internos de la cámara, como la distancia focal, el ratio de aspecto, los ángulos entre ejes, etc. - Calibración: obtener los parámetros de la cámara minimizando el error (por ejemplo, mediante mínimos cuadrados) - Estrategia general de calibración: 1) Utilizar un objeto (plantilla de calibración) 2) Identificar ciertos puntos de la imagen 3) Obtener la matriz de calibración de la cámara minimizando el error 4) Obtener los parámetros intrínsecos a partir de la matriz de calibración 44

45 Elementos de un SVA: Cámaras de visión Capturan la imagen proyectada en el sensor y la transmiten al computador que la almacena, analiza y/o visualiza. Sensores CCD y CMOS. Estándar de vídeo: Europa (CCIR y PAL) y USA (RS-170 y NTSC) CCIR y PAL: 625 líneas entrelazadas, 25 cuadros/seg (50 campos/seg) RS-170 y NTSC: 525 líneas entrelazadas, 30 cuadros/seg (60 campos/seg) Características cámaras visión artificial: obturación, integración, captura asíncrona, sincronización. Tipos cámaras: analógicas y digitales, alta velocidad, alta definición, cámaras lineales, lineales color, cámaras inteligentes, cámaras infrarrojas térmicas,... 45

46 Elementos de un SVA: Escáner 3D Un escáner 3D dispone de un elemento activo que recorre el objeto a escanear tomando medidas de las posiciones de los puntos por los que pasa. Se pueden distinguir los digitalizadores táctiles y los láser. El digitalizador 3D láser no tiene contacto con el objeto durante el muestreo. Utiliza un método conocido como tiempo de vuelo para obtener puntos de la superficie del objeto, y genera una nube de puntos regular de su superficie. 46

47 Elementos de un SVA: Problemas con la captura de imágenes La captura de imágenes no está exenta de problemas: imagen óptica señal eléctrica continua señal digital El más típico es el ruido que es información no deseada que contamina la imagen. Existen fundamentalmente 2 tipos de ruido: Ruido gausiano : produce pequeñas variaciones en la imagen Ruido impulsional (o Salt and Pepper) : el valor del píxel no tiene relación con el valor ideal sino con el valor de ruido que toma valores muy altos o bajos 47

48 Elementos de un SVA: Problemas con la captura de imágenes Ruido Impulsivo Ruido Gaussiano 48

49 Clases fundamentales de procesado de imágenes Podemos distinguir: Realzado Restauración Compresión Síntesis Análisis 49

50 Clases fundamentales de procesado de imágenes Realzado: mejora de la calidad de una imagen como preproceso de tratamientos posteriores 50

51 Clases fundamentales de procesado de imágenes Restauración: - mejora de imágenes degradadas: g(x,y) = H [f(x,y)] + η(x,y) - Soluciones: filtrado inverso, aproximación algebraica, filtro de Wiener, 51

52 Clases fundamentales de procesado de imágenes Compresión: reducción de la cantidad de memoria para representar una imagen 52

53 Clases fundamentales de procesado de imágenes Síntesis: - crear imágenes de objetos o escenas a partir de imágenes o primitivas geométricas básicas - objetivo de la Informática Gráfica (Computer Graphics) 53

54 Clases fundamentales de procesado de imágenes Análisis: extracción de información relevante de una imagen 54

55 Algoritmos y aplicaciones sobre imágenes digitales Se pueden utilizar diferentes niveles de cómputo Nivel punto Nivel local Nivel global Nivel objeto 55

56 Algoritmos y aplicaciones sobre imágenes digitales Algunas operaciones que hacemos sobre imágenes producen una salida basándose en los píxeles de la misma: Nivel punto Un ejemplo claro es la umbralización f A (x,y) f B (x,y) (x,y) (x,y) 56

57 Algoritmos y aplicaciones sobre imágenes digitales Una operación a nivel local produce una salida en la que la intensidad de un punto depende de la vecindad del correspondiente punto en la imagen de entrada Ejemplos pueden ser los filtros espaciales para detección de bordes, reducción de ruido,... f A (x,y) (x,y) f B (x,y) 57

58 Algoritmos y aplicaciones sobre imágenes digitales Existen ciertos operadores cuya salida depende de toda la imagen de entrada El histograma o ciertas transformadas en el dominio de la frecuencia son ejemplos de operaciones de nivel global f A (x,y) f B (x,y) (x,y) 58

59 Algoritmos y aplicaciones sobre imágenes digitales Muchas aplicaciones de Visión Artificial requieren realizar operaciones, que permitan extraer características a nivel de objeto Por ejemplo, el tamaño, la forma, la media de intensidad y otras características de un objeto deben ser calculados por un SVA para llegar a reconocerlo Otro ejemplo, de operación a nivel de objeto es el análisis de su movimiento. Así, el seguimiento de un objeto móvil en una secuencia de fotogramas es más sencillo si analizamos sólo las zonas de movimiento (en lugar de considerar toda la 59 escena)

60 Sistemas de Visión Artificial: Aplicaciones Sistemas de inspección visual automática Aplicaciones médicas Reconocimiento biométrico Análisis de terrenos (remote sensing images) Robótica Videovigilancia /Aplicaciones militares Recuperación de imágenes por contenido (CBIR) Domótica 60

61 Herramientas software para imágenes digitales Existen muchas librerías y herramientas software para facilitar la labor de programación de estos SVA Entre ellos podemos destacar: Entorno de programación MATLAB para trabajar con matrices de forma sencilla: Image Processing Toolbox Entorno dispositivos Matrox: librerías MIL Entorno de programación visual Khoros mediante uso de módulos o toolboxes específicas Programas de usuario: PhotoShop, Paint Shop Pro, Gimp, Xv,... Librerías OpenGL para aceleración por hardware 61

62 Ficheros de imágenes (Graphical File Formats) Generalmente una imagen almacenada en un ordenador está constituida por un mapa de bits (sería mejor decir, de píxeles) precedido por una cabecera que describe sus características (tamaño de la imagen, modo de color, paleta, resolución de la imagen...). Existen diferentes formatos estándar: Imágenes: TIFF, GIF, JPEG,... Secuencias de imágenes: MPEG, AVI,... 62

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