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Percepción Visual
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Como se percibe la realidad:
Percepción = sensaciones + experiencias
A través de la visión obtenemos la mayor parte de la información
Identificamos objetos
Los localizamos en el espacio
Seguimos su evolución
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Importancia del sentido de la vista frente a otros:
• 30.000 fibras nerviosas del sentido auditivo frente a los 2 millones del visual.
• Se estima que el 75% de la información sensorial que procesa el cerebro procede del sentido de la vista.
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Modelos de visión en la Historia
Las propuestas que hicieron en la antigüedad los filósofos griegos.
El modelo de Alhazen en el siglo XI
El modelo de Kepler a principios del siglo XVII
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Filósofos griegos
Pitágoras planteó que la luz emanaba del ojo
en forma de rayos luminosos que se
propagan en línea recta formando conos con el
vértice de éste.
Empédocles consideró a la luz constituida por efluvios
que eran proyectados por las fuentes incandescentes, los ojos y los cuerpos visibles.
Platón planteó que mientras nuestros ojos emitían pequeñas
partículas de luz, del objeto también emanaba una sutil capa o un efluvio y que era el contacto
entre el fuego visual emitido por el ojo y este efluvio lo que producía la
sensación de la visión.
Analogía con el tacto
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Filósofos griegos Demócrito planteó que de los objetos emanaba una sutil capa
de átomos que forman un simulacro del objeto o imagen
del mismo y consideró que esos átomos "vuelan" hasta los
órganos de la vista para provocar la visión
Aristóteles y otros filósofos griegos se plantearon cuestiones del tipo: Si los objetos emiten imágenes, ¿qué ocurre cuando éstas se cruzan en el aire?, ¿cómo puede caber la imagen de un gran objeto en la pupila del ojo? Si la imagen desprendida es la causa de la visión, ¿por qué sólo ve el ojo y no las otras partes del cuerpo a donde llega? Para Aristóteles la luz era una cualidad que hace posible la visión y no una emanación de ningún cuerpo.
Analogía con el olfato
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El modelo de Alhazen en el siglo XI
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Modelo de Kepler
Kepler consideró al ojo humano como una cavidad oscura esférica y acuosa con una lente de convergencia variable (el cristalino) en su
interior. Lo modelizó como un sistema óptico formado por una lente convergente (el
cristalino) y una pantalla (la retina). Según su propuesta, la visión se produce con la
formación de una imagen del objeto en la retina..
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Fisiología del ojo
El diagrama muestra un esquema del ojo humano. El orificio por donde entra la luz se llama pupila que se regula según la
intensidad de luz. La capa más externa consta de una membrana blanca, llamada córnea, que en su zona anterior es abombada y
transparente (la córnea y no el cristalino quien produce casi toda la convergencia de los haces de luz incidentes). La luz penetra en
el ojo a través de la córnea, atraviesa la pupila y después el cristalino que se puede considerar una lente biconvexa, que
provoca una segunda convergencia. “ajuste fino”
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Fisiología del ojo
Para la recepción de la imagen hay en la retina unas células especializadas, llamadas conos y bastones, que son sensibles a los rayos luminosos. Los conos son sensibles a detalles finos de contraste, color y forma. Se activan en buenas
condiciones de iluminación o luz "diurna". La mayor parte de los conos se encuentran en una depresión cerca del polo posterior del globo ocular, conocida como fóvea. Por su parte, los bastones se localizan en las partes más periféricas de la retina y se activan cuando reciben luz tenue o "nocturna". Los bastones no son capaces de distinguir el detalle fino o el color. Por eso, con baja iluminación
es difícil distinguir los colores o ver límites precisos.
Los conos y los bastones generan impulsos eléctricos al recibir la luz, existiendo en la retina otros dos grupos de células que se encargan de
transmitir esos impulsos nerviosos originados por los conos y bastones al cerebro. Los axones de uno de estos grupos forman las fibras del
nervio óptico, que abandona la región posterior del globo ocular. Así pues, los impulsos se propagan al cerebro a través del nervio óptico y es
ahí, en el cerebro, donde se realiza la construcción de la imagen y se interpreta lo que vemos
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Fisiología del ojo
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Camino visual al cerebro
Conocemos los caminos visuales al cerebro, pero apenas sabemos lo que ocurre ahí
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Los problemas de la percepción visual
El sistema de visión humano puede autoengañarse al aplicar pautas de interpretación en situaciones ambiguas por ilusiones visuales, ambigüedades e inconsistencias.
En las ambigüedades ópticas una figura puede tener más de una posible interpretación
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La luz visible es una fuente de energía electromagnética para captar imágenes
¿Que es lo que vemos?
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Proximidad. Agrupa características locales próximas. En la figura percibimos columnas por que la separación vertical de los puntos es pequeña
Semejanza. Agrupa características semejantes. En la figura la separación horizontal de los puntos negros es más pequeña que la vertical por lo que se perciben columnas.
Buena continuidad. Se prefiere una continuidad a un cambio brusco. En la figura percibimos dos líneas finas que se cortan más que dos formas en V.
Organización de la percepción
Leyes Gestalt de la organización.
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Cierre. Enfatiza la preferencia por figuras cerradas. La figura se ve como un rectángulo, no como un par de [].
Simetría. Agrupa características que son similares. En las curvas 1 y 2 están agrupadas por su simetría, pero la percepción de las figuras 4y 5 es mayor por la simetría respecto al eje vertical.
Separación figura-fondo. El área más pequeña de las dos se percibe como una figura contra el fondo. Se ven las aspas negras contra el fondo blanco.
Organización de la percepción
Leyes Gestalt de la organización.
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Imagen Digital
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Funcionamiento de una cámara de fotográfica
La fotografía es el proceso de captar una imagen por medio de la luz.
La luz reflejada por una imagen (que la hace visible) penetra por una obturación en una caja oscura
(llamada cámara) donde impacta sobre un material fotosensible .
La obturación de la cámara se cierra para no dejar pasar más luz, de otro modo recibiría una sobrecarga
de luz y quedaría saturado.
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Diferencias entre imagen analógica y digital.
Material fotosensible Señal
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Una imagen digital, también llamada gráfico digital, es una representación bidimensional de una imagen utilizando bits (unos y ceros).
Dependiendo de si la resolución de la imagen es estática o dinámica, puede tratarse de un gráfico raster o de un grafico vectorial.
En general por imagen digital se entiende gráfico rasterizado.
Una definición de imagen digital.
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Las imágenes vectoriales se almacenan como una lista que describe la ubicación y las propiedades de los objetos que configuran la imagen; tales como formas, arcos y líneas.
Los gráficos vectoriales, también conocidos como gráficos orientados a objetos, se crean mediante diversos programas de dibujo. (Programas CAD)
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La imagen raster es una sucesión ordenada de puntos de diferentes colores o matices (pixel). La crean las cámaras digitales y los escáner
Cada píxel se almacena en un área de memoria llamada mapa de bits. Cada píxel tiene una dirección numerada
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Imagen Raster
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Resolución geométrica
La resolución de una imagen es la cantidad de píxeles. La resolución se utiliza también para clasificar casi todos los dispositivos relacionados con las imagen digital, ya sean pantallas de ordenador o televisión, impresoras, escáneres, cámaras digitales, etc. La resolución total expresa el número de píxeles que forman una imagen de mapa de bits. La calidad de una imagen también depende de la resolución que tenga el dispositivo que la capta. En el caso de las cámaras, el número de píxeles que contenga una fotografía depende de la configuración y, como máximo, de cuántos píxeles utilice el sensor CCD de la cámara para captar la imagen.
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Resolución lumínica
La resolución lumínica de una imagen es la profundidad del BIT o profundidad del píxel o profundidad del color, estima los valores que puede llegar a tener cada píxel que forma la imagen. Si tiene más cantidad de bits por píxel más colores, mayor resolución de imagen y mayor tamaño del archivo.
Bits por píxel Niveles
1 21 2
8 28 256
10 210 1024
12 212
4096
16 216
65536
24 224
16.7 M
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Dos niveles: blanco y negro 256 niveles de grises
256 niveles de Rojo 256 niveles de Verde 256 niveles de Azul Total 16.7 M Colores
Ejemplos de niveles de luminosidad
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Caso particular: Radiografías Digitales 212 bits 4096 niveles grises
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¿Cómo se obtiene la imagen digital?
Para la realización de una fotografía, tanto analógica como digital se ha mencionado la necesidad de un elemento fotosensible capaz de
reaccionar al luz.
En los dispositivos digitales este elemento es un elemento electrónico que convierte la luz es señal eléctrica medible.
Sensores tipos : CCD
CMOS
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Elemento fotosensible de un dispositivo de imagen digital
Un CCD (charge-coupled device:dispositivo de cargas [eléctricas] interconectadas) es un circuito integrado que contiene un número determinado de condensadores acoplados. Bajo el control de un circuito interno, cada condensador puede transferir su carga a uno o a varios de los condensadores que estén a su lado en el circuito impreso.
El sensor CMOS (Complementari Metal Oxyde) Semiconductores de óxido de metal. Esta clase de sensor presenta varias ventajas respecto al sensor CCD. El sensor CMOS no tiene un coste tan elevado debido a que el chip que utiliza no necesita tantos elementos electrónicos como el sensor de imagen CCD. Otra gran diferencia, es que el chip CMOS puede integrar muchas funciones y procesos, tales como comprimir fotografías, cambio de datos analógicos a digitales, mientras que el CCD, estos procesos se realizan fuera del chip. A su vez también consume mucha menos energía evitando que alcance una temperatura excesiva del mismo, alargando su duración.
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Sensor
Los sensores de imagen son monocromos, es decir sólo pueden memorizan la intensidad de la luz pero sin color. Las células que se encuentran en el sensor de imagen sólo utilizan la escala monocroma. Para captar la imagen en color se utilizan varios sistemas: Tres sensores uno por color, cámaras video profesionales, sensores aerotransportados. Filtros de color en el sensor de imagen. Lo más habitual en las cámaras digitales Uno de los filtros más conocidos es el la utilización del filtro CFA.
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El filtro o mosaico CFA o color filter arrays o red de filtros de color. Consiste en que cada célula o píxel tiene un filtro de color delante. Cuando a este filtro le llega la luz, sólo deja pasar uno de los tres colores primarios, el verde, el rojo y el azul. De esta forma cada píxel será solamente de un color.
El mosaico Bayer
El ojo humano es sensible a la luz verde, con lo cual utiliza el doble de diodos verdes que diodos rojos o azules, con lo que llegamos al principio de Bayer. Si interpretamos el mosaico de Bayer, encontraremos él doble de píxeles verdes que azules o rojos. Por lo tanto un píxel con un filtro rojo sólo medirá la luz roja, el resto píxeles que forman la imagen, sólo medirán la luz azul o verde. A través de la medición de distintos niveles de brillo de los tres colores primarios, cada grupo de cuatro píxeles aportará los datos de color de la pequeña porción de imagen. Cuando se repite en cada cuatro píxeles se llega a obtener los colores de toda la imagen
Filtros CFA
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El nuevo sensor Foveon X3 fue creado por la prestigiosa firma (Foveon) dedicada a la fotografía digital. Este sensor simula las capas de la emulsión química usadas en la película fotográfica tradicional de colores, los píxeles llegan a captar los colores a través de los fotodetectores que se encuentran incorporados en cada píxel, cada uno tiene una profundidad del color diferente y absorbe la luz dependiendo de su longitud de onda. De esta forma cada píxel del sensor utilizará un fotodector, para captar la luz azul, otro a diferente profundidad captará la luz verde y otro la luz roja. Las tres capas con los colores RGB, azul, verde y rojo de las que esta formado el sensor. Este proceso hace, que al fusionarse en las diferentes profundidades dentro del chip, formen la imagen final.
Curiosidad Curiosidad
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Tamaño del sensor. Resoluciones geométricas.
Formato Diagonal Ancho Alto 1/3,2 5,68 4,54 3,42 1/2,7 6,59 5,27 3,96 1/2,5 7,07 5,76 4,29 1/2 8,00 6,40 4,80
1/1,8 8,93 7,18 5,32 2/3 11,00 8,80 6,60 4/3 22,50 18,00 13,50
Completo 43,27 36,00 24,00
Formatos de los sensores más habituales
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Tamaño del sensor. Resoluciones geométricas.
La resolución geométrica del sensor la da en número de píxeles o elementos fotosensible que lo forman.
¿Cómo se calcula el tamaño?
Se obtiene multiplicando la anchura en pixel por la altura en pixel ejemplo: Diapositiva 18
1027 *768 =786432 pixeles (0.8 Mpixel)
3648*2736=9980928 (10 Mpixel)
Practica Calcular el tamaño de pixel
Nota: el tamaño del sensor No determina la resolución geométrica. Hay sensores de gran resolución con tamaño pequeños. Depende de la tecnología de fabricación
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Formatos de los ficheros de las Imágenes Digitales.
Las imágenes digitales suelen ser de gran tamaño, en función de la resolución geométrica y la resolución de luminosidad:
Una foto tomada a 3648 * 2736 y a 24 bits ( 8 bits por color)
3648*2736*24 = 239542272 bits/8 = 29942784 bytes (28,55 Megabytes )
Existen una serie de formatos de imágenes basadas en que tengan o no compresión y si esta da lugar a pérdida de calidad o no.
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Formatos de los ficheros de las Imágenes Digitales.
TIFF, viene de Tagged Image File Format, es un formato que lo desarrollo Aldus y Microsoft Es un tipo de archivo estándar para guardar imágenes de alta calidad, ya que es compatible con los sistemas operativos Windows, Linux, Mac, etc. Se encuentra reconocido por muchos programas de retoque y edición gráfica,. Al almacenar un archivo en formato TIFF, este lo guarda con 48 bits de color incluyendo capas y canales alfa. Permite compresión sin perdida de calidad. Existe una versión denominada GeoTiff es un estándar de metadatos de domino público que permite que información georreferenciada sea encajada en un archivo de imagen de formato TIFF La información adicional incluye el tipo de proyección, sistema de coordenadas, elipsoide, datum y todo lo necesario para que la imagen pueda ser automáticamente posicionada en un sistema de referencia espacial. El formato GeoTIFF es completamente compatible con TIFF 6.0, por lo que un programa informático incapaz de leer e interpretar esa información podrá aún así abrir el archivo de imagen GeoTIFF y visualizarlo como si de un archivo TIFF normal se tratara. En origen el formato GeoTIFF fue diseñado en el JPL. Se utiliza fundamentalmente para el manejo de ortofotos en SIG y otros programas con la posibilidad de manejar información espacial en imágenes raster.
Formato TIFF
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Los datos del archivo RAW, no han sufrido ninguna clase de compresión, lo que hace que este archivo mantenga el máximo detalle de la imagen. Estos archivos son de tipo ópticos para imágenes de especial importancia. Uno de los inconvenientes que presenta el formato RAW: El peso del archivo, ocupa mucho espacio y no podremos guardar la misma cantidad de imágenes en nuestra tarjeta en este formato. Este archivo RAW, no se puede imprimir ni visualizar directamente, precisa del tratamiento informático y realizar conversión que se pueda utilizar. La gran ventaja es que los datos del formato RAW son puros del sensor de la cámara.
Formatos de los ficheros de las Imágenes Digitales.
Formato RAW
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Formatos de los ficheros de las Imágenes Digitales.
Formato BMP
El formato de archivo BMP (bitmap, mapa de bits) es propiedad de Microsoft y sólo se utiliza en el sistema operativo Windows, para guardar sus imágenes digitales. Este sistema de archivo puede guardar imágenes de 24 bits (millones de colores), 8 bits (256 colores) y menos. En esta clase de archivos puede seleccionarse una compresión RLE (Run Length Encoding) sin pérdida de calidad.
El uso más común de este formato consiste en generar imágenes de poco peso y no se aconseja utilizarlo en imágenes recién captadas, sino en imágenes una vez reducidas a los 24 bits.
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Formatos de los ficheros de las Imágenes Digitales.
Formato JPEG
Este formato lo creó The Joint Photographers Experts Group. Es uno de los formatos más conocidos para la compresión de fotografías digitales. Todas las cámaras digitales y escáneres almacenan las imágenes en formato JPEG, no obstante y dado que la compresión de este formato afecta a la calidad de imagen, se puede escoger diferentes niveles de compresión: A más baja compresión mayor calidad. A más alta compresión menor calidad. JPEG es el único formato de archivo, que puede llegar a comprimir una imagen hasta sólo un 10% de su tamaño original, sin que el ojo humano pueda percibir diferencias, antes y después del proceso de compresión. JPEG soporta 24 bits.
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Formatos de los ficheros de las Imágenes Digitales.
Otros formatos
Eps: Este archivo lo ha desarrollado la compañía Adobe y se pueden guardar en este formato, tanto mapa de bits como imágenes, muy utilizado para impresión.
Psd: Es un formato nativo de Photoshop y permite guardar todas las presentaciones, retoques y nuevas creaciones. Guarda los archivos con 48 bits de color y permite almacenar todas las
capas, canales etc. que exista en el archivo de imagen.
Pdf: Este formato lo creó Adobe para poder intercambiar archivos entre diferentes sistemas operativos.
Gif: .GIF, es un formato de archivo bastante antiguo. Lo desarrolló Compuserve para su propia red comercial. Este tipo de archivo se creó con la finalidad de obtener archivos de tamaño muy
pequeños. GIF es muy indicado para guardar imágenes no fotográficas , sólo guarda 8 bits
Png: Considerado un formato para sustituir al famoso .GIF, debido a que el PNG utiliza sistemas de compresión estándares gratuitos, como el método ZIP, guarda 24 bits.
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Visión por ordenador
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Definición
Una primera definición de la visión artificial (V.A.) podría ser:
“Describe la deducción automática de la estructura y propiedades de un mundo 3D, dinámico, a partir de una o varias imágenes 2D de este mundo”.
“Poner ojos a las máquinas”
Las propiedades geométricas y materiales de un mundo 3D son:
Forma, tamaño y localización
Color, iluminación, textura y composición
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El primer problema es: dada una imagen 2D la determinación de la escena 3D original no tiene solución única, las posibles soluciones son:
¿tomar más imágenes?
¿hacer más hipótesis sobre ese mundo?
Una vez solucionado este problema se presenta el segundo: su compatibilidad y robustez (admitir pequeños errores en los datos o en el cálculo)
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Analogías entre la visión humana y la visión por ordenador
Sensor: ojo cámara
Procesador: cerebro ordenador
El ojo tiene una resolución espacial pobre, rango dinámico pequeño y más reducido el rango de longitudes de onda de los rayos luminosos
que percibe, en comparación con cámaras.
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Mayor altura cuanto más blanco
Se trata de encontrar los algoritmos que permitan identificar las diversas formas.
La información la procesa el cerebro y nos permite distinguir los objetos y sus propiedades.
¿Cómo lo se puede hacer con un ordenador?
De “Visión por Computador” de Arturo de la Escalera
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A partir de la década de los 80 se hace hincapié en la extracción de características.
Un hito fundamental es la publicación en 1982 del libro de David Marr:
“Vision: a computational investigation into the human representation and processing of visual information”.
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IMAGEN ORIGINAL
Procesamiento imagen
IMAGEN PREPROCESADA
detección de bordes segmentación
agrupación forma procedente de X
ESBOZO 2,5-D
conocimiento correspondencia hacer modelos
DESCRIPCIÓN DE LA ESCENA
F I
N
A
L
I
N I
C I
A
L
V I S I Ó N
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Para entender un sistema de procesamiento de información completamente, Marr propone los siguientes tres niveles de construcción:
– Teoría Computacional (¿Cuál es el problema por resolver?)
– Representación y algoritmos (Estrategia usada para resolverlo)
– Implementación (Realización física, software y hardware)
Teoría de Marr
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La interpretación de una escena estática se hace en tres etapas:
– Sketch primario: extracción de características primitivas de la imagen (bordes, barras, grupos, regiones...).
– Sketch 2 ½-D: hace explícita la orientación y profundidad de la superficies visibles y el contorno de discontinuidades.Se logra partiendo del esquema inicial y apoyándose en la estereoscopía, la textura, el análisis de movimiento y la forma.
– Modelo 3-D: genera una representación de la escena 3-D independiente del observador
Teoría de Marr
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Adquisición de la imagen
Preprocesamiento
Detección de bordes
Segmentación
Extracción de características
Reconocimiento y localización de objetos
Interpretación de la escena
muestreo, discretización y almacenamiento
realce, suavizado, etc.
imagen gradiente, paso por cero
extracción de objetos de la imagen
representación matemática de los objetos
que son y dónde están
Etapas en un proceso de visión por ordenador
Criterios generales :
Requisitos de obtención de imágenes
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Elementos de un sistema de visión
Sensor Visual (cámara)
Electrónica del sensor (tarjeta conectada al ordenador)
Ordenador y software
Monitor de visualización
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Campos relacionados con la visión por ordenador
El procesamiento de imágenes, que involucra la transformación de una imagen para obtener otra de más calidad
Los gráficos por ordenador, donde se trata de plasmar en un espacio 2D el mundo real
El reconocimiento de patrones aborda la clasificación de objetos en clases representadas por prototipos o patrones.
La inteligencia artificial, trata con problemas de interpretación, aprendizaje y razonamiento cognitivo.
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1960 Grandes ordenadores (mainframes)
1970 Grandes ordenadores/ miniordenadores con monitores especiales
1980 minis/pc’s con buffer, monitor raster
1985 Estaciones gráficas, especialmente diseñadas para el procesamiento
1990 Estaciones gráficas (WS’s) diseñadas con sistemas modulares interactivos de proceso digital de imágenes ( 20-50 MIPS, 32 Mb CPU, 1 Gb de disco)
1995 Estaciones gráficas con diseño modular (200-1000 MIPS, 256 Mb CPU, 100 Gb de disco)
2000 Estaciones con 1024 Mb de RAM y hasta 160 Gb de disco
2009 Equipos con 3 o más Gb de RAM y hasta 1 Tb de disco
Desarrollos históricos del proceso digital de imágenes
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Visión estereoscópica
¿Cómo vemos en tres dimensiones?
Los humano los ojos separados unos 5-7 cm, lo que nos permite tener perspectivas distintas del mismo objeto. El ojo izquierdo ve la imagen un poco desde la izquierda, y el ojo derecho la ve un poco desde la derecha. Son los suficientemente similares como para que el cerebro las pueda fusionar, y lo suficientemente diferentes como para que se haga una idea de la perspectiva. Al final, el cerebro hace una “mezcla” de ambas y ve la imagen centrada
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Visión 3d en ordenadores
¿Como conseguimos la visión 3D en las pantallas de los ordenadores?
La visión 3D en los ordenadores no es más que una ilusión óptica, es decir engañamos al cerebro para que procese la imágenes en tres dimensiones.
De las diversa técnicas existentes, resaltamos las siguientes: .- Separación espacial .- Filtro de colores .- Imágenes polarizadas .- Separación temporal
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Visión 3d en ordenadores
Separación espacial
Consiste básicamente en la proyección de dos imágenes del mismo objeto tomadas con una ligera separación. A estas imágenes se las conoce como par estereoscópico Para la observación es necesario disponer de un dispositivo llamado estereoscopio Este sistema mantiene la resolución de la imagen pero sólo muestra la mitad del tamaño.
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Los cristales de color tienen la característica de “virar” la imagen que pasa a su través hacia ese color. A través de un cristal rojo, el blanco lo vemos rojo, el verde lo vemos casi negro, y el resto de los colores se
ve modificado de una manera más o menos análoga. Y un color rojo de la misma tonalidad del cristal, se confundiría con el blanco, es decir, se haría invisible. De esta forma, con un cristal rojo hacemos desaparecer los elementos rojos de una imagen. Con un cristal verde pasaría algo
parecido, pero desaparecerían los elementos verdes.
Filtros de colores
Visión 3d en ordenadores
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Podemos entonces utilizar gafas con cristales de color diferente (puede ser rojo y verde, o alguna otra combinación). Ahora cogemos 2 imágenes del mismo objeto pero con una pequeña disparidad entre ellas (es decir, separadas un poco en horizontal), una la ponemos de un color, y otra de otro. Y las colocamos superpuestas. Al ver la imagen sin las gafas está borrosa, con colores superpuestos. Pero si nos ponemos las gafas, la veríamos en tres dimensiones
Visión 3d en ordenadores
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Visión 3d en ordenadores
Filtros polarizados
El mejor sistema de los que se usan popularmente. El fundamento es el mismo que los filtros cromáticos: presentamos dos imágenes superpuestas ligeramente dispares, y mediante unas gafas conseguimos que cada ojo vea una sola de las imágenes. Pero en el caso de las gafas polarizadas, se conserva muy bien el color original, y por tanto la calidad es muy buena. Se utiliza en los cines en tres dimensiones
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Visión 3d en ordenadores
Como funcionan las gafas polarizadas
La explicación de la polarización puede ser compleja sin unas nociones básicas de física de ondas. La luz es una onda electromagnética que se desplaza. Cada onda está orientada en un plano. En la naturaleza normalmente la luz se propaga en todos los planos; gracias a un filtro polarizador, quitamos toda la luz excepto la que va en un plano concreto, por ejemplo a 180º. Con este filtro, la luz que llegara a 90º no pasaría. Por tanto, si ponemos en unas gafas un filtro a 180º y a 90º, y después ponemos 2 imágenes que están polarizadas a esos mismos planos, entonces una imagen sólo se percibirá con un ojo, y la otra imagen con el otro. El filtro polarizado sólo oscurece un poco la imagen, sin alterar los colores. La resolución queda reducida a la mitad.
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Visión 3d en ordenadores
Separación temporal
En este sistema nos basamos en la alternancia de la visión. Se consigue por medio de gafas que tapan los ojos alternativamente. Para que cada ojo sólo vea una imagen es necesario que las gafas estén sincronizadas con el monitor, deforma que se presente en la pantalla la imagen que corresponde a cada ojo. Esta alternancia (50 ó 60 ciclos por segundo) de las imágenes es lo que ‘engaña’ al cerebro para ‘ver’ en 3d. Para este sistema es necesario disponer de monitores con una frecuencia de refresco superior a los 100Hz.
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