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Introducci n al Procesamiento de Imagenes

fiorenza
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Introducci n al Procesamiento de Imagenes

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Presentation Transcript

    1. Introducción al Procesamiento de Imagenes Ing. Samuel Oporto Díaz (Mg) soporto@wiphala.net

    2. Mapa del Curso

    3. Tabla de Contenido Visión Artificial Dificultades de la Visión Artificial Aplicaciones de la Visión Artificial Sistema de Visión Artificial Libros

    4. Objetivos Presentar los conceptos básicos de la visión artificial Identificar la líneas de investigación de la visión artificial

    5. VISIÓN ARTIFICIAL

    6. Inteligencia Artificial La inteligencia artificial es una ciencia que intenta crear programas para máquinas que imiten el comportamiento y la comprensión humana. Intenta crear máquinas y/o programas para automatizar tareas que requieran de comportamiento inteligente. Estas máquinas y/o programas se denominan agentes.

    7. Visión Artificial La Visión Artificial (Visión por Computador o Visión Computacional), es parte de la inteligencia artificial. Es el conjunto de técnica y modelos que permiten procesar, analizar y explicar aquella información espacial (3-D) obtenida a través de una imagen digital (2-D). Intenta programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen digital.

    8. La visión artificial y otras áreas

    9. Disciplinas de la Visión Computacional

    10. Procesamiento de Imágenes Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes.

    11. Mejorado de Imágenes Restauración de imágenes corregir imágenes fuera de foco Compresión de la imagen (transmisión) Identificar el ROI. Procesamiento de Imágenes

    12. Reconocimiento de Patrones Identificar los objetos existentes en una imagen.

    13. Reconocimiento de rostros Reconocimiento de celulas Reconocimiento de huellas digitales Reconocimiento de placas Reconocimiento de Patrones

    14. Visión Computacional Reconstrucción de la imagen 3D desde imágenes 2D

    15. Determinar la identidad y localización de objetos en una imagen. Construir una representa-ción tridimensional de un objeto. Construir una descripción de la escena de trabajo. Establece la relación entre el mundo 3-D y las vistas 2-D tomadas de él, para: Reconstruir un espacio 3-D a partir de vistas 2-D Proyectar una escena 3-D en un plano 2-D. Visión Computacional

    16. Gráficos por Computadora Modelado Geométrico de objetos

    17. DIFICULTADES DE LA VISIÓN COMPUTACIONAL

    18. Dificultades Es un mapeo de M:1 (3D ? 2D) Muchas superficies 3D con materiales, geometría e iluminación distintas, nos llevan a imágenes 2D idénticas. El mapeo inverso (2D ? 3D) no tiene una solución única, por que en el paso 3D ? 2D se ha perdido información. Computacionalmente cara. El cerebro humano trabaja en paralelo, para procesar miles de señales. Una PC tiene un solo µP. Dificultad para identificar el patrón a reconocer. No entendemos aún el problema de reconocimiento de patrones.

    19. Reconocimiento de Patrones ¿Cómo discernir entre realidad y una imagen de la realidad? ¿Qué pistas o claves están presentes en la imagen? ¿Qué conocimiento utilizamos para reconocer algo en la imagen?

    20. Reconocimiento de Patrones ¿Qué es este objeto? ¿Juega el color un rol importante en el reconocimiento? ¿Sería más fácil reconocerlo desde una vista diferente?

    21. Reconocimiento de Patrones ¿La textura característica de una imagen pueden ayudarnos a reconocer objetos rápidamente?

    22. Reconocimiento de Patrones ¿La forma de una imagen pueden ayudarnos a reconocer objetos rápidamente?

    23. Imposibilidad física

    24. Restricciones y Supuestos Restricciones para recobrar la escena Recolectar más datos (imágenes) Asumir cosas acerca del mundo Computabilidad y robustez Es la solución computable usando recursos razonables? Es la solución robusta? Sistemas para la industria. Hacen fuertes suposiciones sobre las condiciones de iluminación Hacen fuertes suposiciones sobre la posición de los objetos Hacen fuertes suposiciones sobre el tipo de objetos

    25. APLICACIONES DE VISIÓN ARTIFICIAL

    26. Control de calidad en la industria

    27. Biometría

    28. Detección de rostros

    29. Reconocimiento de Actividad Humana

    30. Reconocimiento de objetivos

    31. Interpretación de imágenes aéreas

    32. Monitoreo de tráfico

    33. SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL

    34. Sistema de Visión Artificial

    35. Sistema de Visión Artificial

    36. Sistema de Visión Artificial

    37. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

    38. Referencias R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing; Addison-Wesley, 2007. N. Efford; Digital image processing: A practical introduction using JAVA; Addison-Wesley, 2000. R. C. González, R. E. Woods, S. L. Eddins; Digital image processing using MATLAB; Prentice Hall, 2004. J. R. Parker; Algorithms for image processing and computer vision; Wiley, 1997.

    39. Tratamiento Digital de Imágenes González, Rafael C. Woods, Richard E. Libros

    40. PREGUNTAS

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