METODOS DE MEJORA DEL CONTRASTE Y DEL COLOR EN IMÁGENES PARA APLICACIONESEN VISIÓN COMPUTACIONAL

Transcripción

1 INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA UNIDAD ZACATENCO METODOS DE MEJORA DEL CONTRASTE Y DEL COLOR EN IMÁGENES PARA APLICACIONESEN VISIÓN COMPUTACIONAL AUTOR ALBERTO JORGE ROSALES SILVA SEI-ELECTRONICA, ESIME ZACATENCO AROSALESS@IPN.MX 1 Av. Luis Enrique Erro S/N, U.P.A.L.M., ESIME Zacatenco, Del. Gustavo A. Madero, C.P , Ciudad de México, Instituto Politécnico Nacional, México. Sección de Estudios de Posgrado e Investigación en Ingeniería Electrónica Laboratorio de Señales y Sistemas

2 OBJETIVO Mostrar el diseño de algoritmos para interpretación de los colores presentes en una imagen bajo un iluminante desconocido creando una imagen con colores que simulan estar bajo un iluminante tipo D65. 2

3 EL COLOR Distribución de la energía del espectro electromagnético visible. (~400nm - ~700nm) 3

4 EL COLOR NO ES UNA PROPIEDAD INTRÍNSECA DE LAS COSAS El color observado depende de: Características del objeto Color de la fuente de iluminación. Sensibilidad de los fotorreceptores Decodificación del cerebro 4

5 LA PERCEPCIÓN DEL COLOR Bastones: Muy sensibles a la luz No detectan color Conos Menos sensibles a la luz Detectan color 5

6 RESPUESTA DE LOS TRES TIPOS DE CONOS Existe la superposición entre la respuesta de los tres tipos de conos. 6

7 SENSIBILIDAD ESPECTRAL Ojo Sensor CCD Sensibilidad espectral de los conos Sensibilidad del sensor CCD de una cámara fotográfica 7

8 CAPTURA DE UNA IMAGEN Imagen capturada por la cámara 8

9 FORMACIÓN DE UNA IMAGEN Q i = L λ R λ S i λ dλ 9

10 CONSTANCIA DEL COLOR El HVS tiene la capacidad de compensar las fuentes de iluminación. Formación de una imagen y percepción de una imagen. 10

11 CONSTANCIA DEL COLOR El objetivo de los sistemas de adquisición de imagen digital es que puedan realizar la compensación del iluminante. Los sensores de imagen no tienen esta capacidad de realizar la compensación del iluminante. Debido a esto se debe realizar una etapa de PREprocesamiento. 11

12 CONSTANCIA DEL COLOR Percepción del color por el HVS 12

13 VISIÓN ARTIFICIAL Comparación de materiales Identificación de procesos químicos Identificación de objetos Segmentación etc. 13

14 ALGORITMOS DE CONSTANCIA DEL COLOR Iluminación uniforme Algoritmo de parche blanco Mundo gris Algoritmo de Horn Iluminación no uniforme Teoría Retinex Retinex multiescala. Retinex en presencia de sombras. 14

15 ILUMINACIÓN UNIFORME Y NO UNIFORME a) Iluminación uniforme b)iluminación no uniforme 15

16 ALGORITMO DE PARCHE BLANCO o i x, y = c i x,y L i,max = G x, y R i x, y, a) Imagen original b)imagen procesada 16

17 MUNDO GRIS a i = 1 M 1 MN x=0 N 1 y=0 c i x, y a) Imagen original b)imagen procesada 17

18 ALGORITMO DE HORN c i x, y = R i x, y L i x, y log c i x, y Max = log R i x, y + logl i a) Imagen original b)imagen procesada 18

19 TEORÍA RETINEX I i x, y = G x, y R i x, y L i x, y, n 1 j=0 log c i,j+1 log c i,j = n 1 j=0 log c i,j+1 c i,j 19

20 RETINEX DE ESCALA MULTIPLE o i = n j=1 1/3 log c i x, y log c i x, y G sj x, y, 20

21 21

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27 MEJORAMIENTO DE LA CROMATICIDAD DE IMÁGENES DIGITALES EN PRESENCIA DE SOMBRAS Identificación de la sombras ρ k = I λ S λ Q k λ dλ r k = r k log r k = log ρ k ρ p. s k s p + e k e p T, gs c 1 r R c 2 r B 27

28 RESULTADOS AL PROCESAR CON LOS ALGORITMOS SSR, MSR, IDENTIFICACIÓN DE SOMBRAS 28

29 CONCLUSIONES Los resultados obtenidos son totalmente dependientes de las características de iluminación en la escena, así como el modelo utilizado para compensar los efectos del iluminante. Los mejores resultados los podemos encontrar si se define primero como afecta el iluminante a la imagen, de manera homogénea o no homogénea. Es posible mejorar los resultados del modelo MSR separando las áreas que pueden representar un segundo iluminante. 29

30 REFERENCIAS E. H. Land, «Color vision and the natural image part 1,» Physiology, vol. 45, pp , T. Young, «The bakerian lecture: On the theory of light and colours,» Philosophical Transactions, pp , Z. Jia, J. Li y C. Chen, «Design and evaluation of a thermal tactile,» International Journal of Advanced Robotic Systems, pp. 1-10, S. Zeki, Vision of the brain, New York: Wiley-Blackwell, M. J. Tovée, An introduction to the visual system, Cambridge University Press, E. H. Land y J. J. McCann, «Lightness and Retinex Theory,» Journal of the Optical Society of America, vol. 61, nº 1, pp. 1-11, C. A. Poynton, Digital Video and HD: Algorithms and Interfaces (The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics), Morgan Kaufmann, B. G., «A spatial processor model for object colour perception,» Journal of The Franklin Institute, vol. 310, pp. 1-26, C. A. Poynton, Digital Video and HDTV: Algorithms and Interfaces, Morgan Kaufmann, R. A. Johnson and G. K. Bhattacharyya, Statistics: Principles and Methods, Wiley, E. H. Land, «Recent advances in retinex theory and some implications for cortical computations: color vision and the natural image,» Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol. 80, p ,