Análisis de imágenes digitales

Transcripción

1 Análisis de imágenes digitales FUNDAMENTOS DE LA IMAGEN DIGITAL Introducción al análisis de imágenes digitales

2 DEFINICIÓN DE AID El proceso de análisis de imágenes digitales (AID) es cuando una computadora analiza automáticamente una imagen para obtener información útil a partir de ella para una aplicación específica. Involucra la intersección de dos grandes disciplinas: Preparación de la imagen Procesamiento digital de imágenes Reconocimiento de patrones Interpretación de la imagen 2

3 POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID? El ser humano no tiene ninguna dificultad para interpretar las variaciones en iluminación en esta fotografía y correctamente segmentar los objetos del fondo y reconocer cada uno. Cómo hacer que una computadora lo haga? 3

4 POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID? Cómo sabemos que todas son vacas? Y este un delfín 4

5 POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID? Cómo tenemos la capacidad de contar el número de bicicletas, ruedas, asientos, etc.? Cómo sabemos que hay un cuadrado aunque no estén definidos sus bordes? Cómo identificamos que hay un león aún con el ruido excesivo? 5

6 POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID? Cómo sabemos el estado de ánimo de una persona? 6

7 POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID? En gran parte porque es un problema inverso; se trata de recuperar algún tipo de información desconocida a partir de datos incompletos. Modelo directo Modelos: objetos, formas, materiales, movimiento, animación, iluminación, colores, texturas, etc. Modelo inverso 7

8 POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID? También existen los siguientes problemas: 1. Pérdida de información al pasar de 3D (mundo real) a 2D (imagen). 2. Interpretación, para entender una imagen se requiere un modelo. 3. Ruido inherente en cada medición del mundo real. 4. Cambios de brillo y contraste de la imagen. 5. Gran cantidad de datos para procesar. 6. Visión local versus visión global. 8

9 ETAPAS DEL AID En el AID comúnmente se aplican de manera secuencial seis etapas básicas, aunque dependiendo de la aplicación algunas pueden omitirse. es una imagen La salida de estos procesos generalmente son atributos de La salida de estos procesos generalmente Filtrado y mejoramiento Adquisición de la imagen Segmentación Base de conocimiento Extracción de características Selección de características Reconocimiento de objetos una imagen 9

10 ETAPAS DEL AID Adquisición de la imagen: capturar la escena del mundo real a través de transductores y digitalizarla para su almacenamiento y/o transmisión. Ruido Compresión Cuantificación Muestreo Espacio de color Tipo de archivo 10

11 ETAPAS DEL AID Preprocesamiento: adecuar la imagen para procesos posteriores al aplicar algoritmos de mejoramiento del contraste, reducción del ruido, realce de características, etc. Mejoramiento de contraste Iluminación Suavizante Original Rango dinámico Filtrado Procesada 11 Realzante

12 ETAPAS DEL AID Segmentación: separar los objetos de interés de la imagen para su posterior análisis e interpretación. Umbralado Regiones Atributos Bordes Procesada Original 12

13 ETAPAS DEL AID Representación y descripción: describir la naturaleza de los objetos de manera numérica mediante características invariantes y discriminantes. Selección de características: determinar las características más relevantes y menos redundantes. Cuantificar qué tan redondo es un objeto Compacidad Circularidad

14 ETAPAS DEL AID Reconocimiento: asignar una clase o categoría a cada objeto de la imagen basado en sus características. Clase A Espacio de características Frontera de decisión Clase C Rasgo 2 Clase B Rasgo 1 14

15 APLICACIONES Robótica Dominio Objetos Modalidad Tarea Escenas 3D, partes mécanicas Luz, rayos-x Identificar o describir escenas, industria Fuentes de conocimiento Modelos de los objetos y reflexión de la luz Imágenes aéreas Terrenos, construcciones, etc. Luz, infrarrojo, radar Análisis de recursos, espionaje, milicia Mapas, modelos geométricos Astronomía Planetas y estrellas Luz, rayos-x, microondas Composición química Modelos geométricos de formas Imágenes médicas (Macro) Órganos del cuerpo Rayos-X, US, Isótopos, Térmico Diagnóstico, planeamiento Modelos anatómicos Imágenes médicas (Micro) Células, cadenas de proteínas, cromosomas Luz, Microscopía electrónica Patología, cariotipos, citología Modelos de formas Química Moléculas Densidad de electrones Análisis de composición molecular Modelos químicos y estructurales Neuroanatomía Neuronas Luz, Microscopía electrónica Determinación de la orientación espacial Conectividad neuronal Física Seguimiento de partículas Luz Encontrar partículas, identificar rastros Física atómica 15