Porqué analizar imágenes?

Transcripción

1 Porqué analizar imágenes? Medidas que requieren estudiar un número demasiado elevado de imágenes. Análisis cuantitativo: La visión humana no cuantifica por si sola. El análisis automático es más repetitivo Reconstrucción de imágenes. Visión de zonas ocultas al ojo humano. Tareas repetitivas

2 Herramientas de análisis Eliminación de ruido Preprocesado Cuantificación Segmentación Visualización Extracción de características Clasificación y análisis

3 Segmentación

4 Segmentación Segmentación: División de la imagen en regiones Identificación de objetos en la imagen. Aplicaciones Determinación de superficies y volúmenes Reconstrucción tridimensional Reducción de información en transmisión, almacenamiento

5 Dificultades para segmentar Artefactos Homogeneidad (textura) Formas (patata-coliflorspaghetti) Ruido (señal/ruido o contraste/ruido) Cambios de iluminación Conocimiento previo

6 Formas de segmentación Manual: El usuario segmenta con una herramienta informática Automática: El proceso se realiza sin interacción por parte del usuario Semi-automática: Hay etapas automáticas, pero el usuario sigue el proceso en todo momento

7 Estrategias de segmentación Métodos que suponen un conocimiento global de la imagen o de determinados objetos de la misma. Métodos basados en bordes o fronteras. Métodos basados en regiones u objetos.

8 Segmentación por umbral ) Ajuste del lóbulo principal. El umbral se calcula como el punto de corte con el eje de abscisas de una recta ajustada al lóbulo principal del histograma. La recta se traza desde el punto cuyo valor es el 90% del máximo del lóbulo hasta el punto de valor 33% del mismo.

9 De la segmentación a la imagen binaria Una vez hemos segmentado la imagen, por cualquier de los métodos explicados anteriormente, tenemos una imagen de dos niveles de gris, denominada binaria. Generalmente el 0 corresponde al fondo, y el valor 1 a los objetos. Se pueden realizar operaciones sobre esta imagen para eliminar ruido y clasificar los distintos objetos.

10 Procesado de imágenes binarias Combinación de imágenes binarias Operaciones morfológicas Dilatación Erosión Apertura Erosión+dilatación Cierres Dilatación+erosión Esqueletización Adelgazamiento Transformada distancia Etiquetado

11 Medidas sobre objetos Recogida de imágenes Ajustes geométricos Preprocesado Mejora Segmentación Clasificación de los elementos Calibración de las imágenes Calibración de distancias Medidas sobre la imagen 100 km

12 Medidas sobre objetos Tamaño Área Perímetro Longitud y anchura máximas Forma Rectangularidad Circularidad Momentos Ejes principales Posición Medidas de niveles de gris Medidas del color