Curso de Procesamiento Digital de Imágenes

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Curso de

Procesamiento Digital de Imágenes

http://turing.iimas.unam.mx/~elena/Teaching/PDI-Mast.html

Impartido por: Elena Martínez

Departamento de Ciencias de la Computación IIMAS, UNAM, cubículo 408

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1. Introducción

a) ¿Qué es el procesamiento digital de imágenes? b) Orígenes del procesamiento digital de imágenes

(PDI).

c) Ejemplos de áreas de aplicación del PDI. d) Pasos fundamentales del PDI.

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Pasos fundamentales en el PDI

Podemos agrupar los métodos de PDI, como lo

mencionamos antes, en dos categorías principales: 1. Métodos cuya entrada y salida son imágenes. 2. Métodos cuyas entradas pueden ser imágenes,

pero cuyas salidas son atributos extraídos de esas imágenes.

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Pasos fundamentales en el PDI

1. Adquisición de la imagen 2. Realce de la imagen

3. Restauración de la imagen

4. Procesamiento de imagen en color 5. Ondeletas 6. Compresión 7. Procesos morfológicos 8. Segmentación 9. Representación y descripción 10.Reconocimiento

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1. Adquisición de la imagen

Sensores de imágenes y capacidad para digitalizar las señales colectadas por los sensores:

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1. Adquisición de la imagen

Sensores de imágenes y capacidad para digitalizar las señales colectadas por los sensores:

 Formación de las imágenes  El sensado

 Cámara de video  Cámara digital

 Cámaras convencionales

 Convertidores analógico-digital

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2. Realce de la imagen

 Resaltar detalles que están oscuros  Realzar por ejemplo el contraste

 Realzar sólo aquellos detalles que son de intéres El realce, como lo definimos aquí, no es sólo el que

la imagen “se vea bien” sino resaltar aquellos detalles que nos son de interés dependiendo de la aplicación y del objetivo planteados.

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2. Realce de la imagen

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2. Realce de la imagen

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3. Restauración de la imagen

La restauración es un área que también se relaciona con la mejora en la apariencia de una imagen.

A diferencia del realce, el cual es subjetivo y

puramente preferete sobre lo que se “ve bien”, la

restauración es objetiva, en el sentido de que utiliza

técnicas basadas en matemáticas y en probabilidad para modelar la degradación.

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3. Restauración de la imagen

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3. Restauración de la imagen

Original con ruido sinusoidal

Filtro Butterworth en frecuencia

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4. Imagen en color

 Fundamentos del color  Modelos básicos de color  Pseudocolor

 Procesamientos básicos de imágenes en color Un uso muy creciente es la imagen en color. Ésta puede dar información adicional a la imagen en tonos de gris, dependiendo de la aplicación.

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4. Imagen en color

Realce a través de la manipulación de diferentes bandas de cierto modelo de color (RGB, HSI, etc)

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4. Imagen en color

Realce a través de la manipulación del denominado pseudocolor (8 colores)

The Picker Thyroid Phantom (patrón de prueba de radiación)

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5. Ondeletas

Las ondeletas son los cimientos para representar imágenes en varias resoluciones o escalas. En particular, las ondeletas pueden ser utilizadas en:  Compresión de imágenes

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6. Compresión de imágenes

La comprensión de imágenes se trata como su

nombre lo indica de comprimir la imagen con dos propósitos primordiales:

 Reducir su tamaño para su almacenamiento

 Reducir su ancho de banda para su transmisión Los medios de almacenamiento han mejorado

muchísimo con el paso de los años, no así los medios de transmisión.

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a) Imagen original.

b) Reverberaciones en los bordes por una excesiva compresión. c) Detalle de los bloques de 8 x 8 píxeles.

a)

b)

c)

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7. Procesos morfológicos

Los procesos morfológicos son el conjunto de herramientas usadas para extraer aquellos

componentes de una imagen que son útiles para la

representación y descripción de formas.

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7. Procesos morfológicos

• Erosión • Apertura • Dilatación • Cerradura

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8. Segmentación

La segmentación es un proceso que se utiliza para extraer o aislar del resto de la imagen los objetos para su posterior análisis.

 Segmentación autónoma (muy difícil). Puede facilitar procesos subsecuentes.

 Salidas (representación). Pixeles borde o que

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8. Segmentación

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9. Representación y Descripción

Selección de características (descripción), se trata de extraerlas en:

 Representación como bordes: características de forma externa como esquinas, inflexiones, etc.

 Respresentación como regiones: características de propiedades internas como textura, forma del esqueleto, etc.

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10. Reconocimiento

 Para asginar una etiqueta (“coche”) a un objeto, basados en la información provista por los

descriptores.

 Para asignar significado a un grupo de objetos ya reconocidos.

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Base de conocimiento

El conocimiento acerca del dominio del problema está codificado dentro del sistema de procesamiento de imágenes en forma de base de datos de

conocimiento (knowledge database).

 Simple: delimitando regiones de interés donde buscar la información.

 Compleja: definiendo una lista de características tomadas de diferentes contextos, por ejem.

diferentes resoluciones de imágenes de satélite de una misma región. Ineracción entre ellas.

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Comentarios

 No todas las aplicaciones del PDI requieren de toda la complejidad de los procesos descritos.

 De hecho no todos esos módulos son necesarios en muchos casos.

 En general, mientras la complejidad de una tarea de procesamiento de imagen crece, el número de procesos requeridos para resolver el problema

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1. Introducción

a) ¿Qué es el procesamiento digital de imágenes? b) Orígenes del procesamiento digital de imágenes

(PDI).

c) Ejemplos de áreas de aplicación del PDI. d) Pasos fundamentales del PDI.

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Componentes de un sistema PDI

 Sensores

 Digitalizadores

 Hardware especializado en PDI  Computadora

 Software

 Almacenamiento (memoria, discos)  Monitores (desplegado)

 Hardcopy (impresión, diapositivas, fotografías)

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Tarea 1. Trabajo de investigación

Investigar una revisión (survey, review) de algún área de su interés en relación a aplicaciones del procesamiento digital de imágenes.

http://apps.webofknowledge.com

También pueden buscar en revistas de divulgación como Nature o Science o mexicanas como “Ciencia Desarrollo”

http://www.conacyt.gob.mx/comunicacion/Paginas/IndiceRevDivulg.aspx

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Instituto de Investigaciones en

Matemáticas Aplicadas y en Sistemas

(IIMAS)

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