Análisis de imágenes digitales

FUNDAMENTOS DE LA IMAGEN DIGITALIntroducción al análisis de imágenes digitales

• 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:

2

Reconocimiento de patrones

Procesamiento digital de imágenes

Preparación de la imagen

Interpretación de la imagen

DEFINICIÓN DE AID

3

• 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?

¿POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID?

4

¿POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID?

¿Cómo sabemos que todas son

vacas?

Y este un delfín

5

¿Cómo sabemos que hay un cuadrado aunque no

estén definidos sus bordes?

¿Cómo tenemos la capacidad de contar el número de bicicletas, ruedas, asientos, etc.?

¿Cómo identificamos que hay un león aún con el

ruido excesivo?

¿POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID?

6

¿Cómo sabemos el estado de ánimo de

una persona?

¿POR QUÉ ES DIFÍCIL EL AID?

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.

Modelos: objetos, formas,

materiales, movimiento, animación, iluminación, colores, texturas, etc.

Modelo directo

Modelo inverso

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.

• En el AID comúnmente se aplican de manera secuencial seis etapas básicas, aunque dependiendo de la aplicación algunas pueden omitirse.

ETAPAS DEL AID

9

Adquisición de la imagen

Filtrado y mejoramiento

Segmentación Extracción de características

Selección de características

Reconocimiento de objetos

Base de conocimiento

La sa

lida

de e

stos

pro

ceso

s gen

eral

men

te

es una imagen La salida de estos procesos generalmente son atributos de

una imagen

• Adquisición de la imagen: capturar la escena del mundo real a través de transductores y digitalizarla para su almacenamiento y/o transmisión.

10

ETAPAS DEL AID

RuidoCompresión

Cuantificación

Tipo de archivo

Espacio de color

Muestreo

• Preprocesamiento: adecuar la imagen para procesos posteriores al aplicar algoritmos de mejoramiento del contraste, reducción del ruido, realce de características, etc.

11

ETAPAS DEL AID

Rango dinámico Iluminación Suavizante RealzanteMejoramiento de contraste Filtrado

Orig

inal

Proc

esad

a

• Segmentación: separar los objetos de interés de la imagen para su posterior análisis e interpretación.

12

ETAPAS DEL AID

Umbralado Regiones Atributos Bordes

Orig

inal

Proc

esad

a

• 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.

13

ETAPAS DEL AID

Cuantificar qué tan redondo es un objeto

Compacidad 13.70 21.86 73.77 40.66

Circularidad 0.99 0.57 0.07 0.72

• Reconocimiento: asignar una clase o categoría a cada objeto de la imagen basado en sus características.

14

ETAPAS DEL AID

Clase A

Clase B

Clase C

Rasgo 1

Ras

go 2

Espacio de características

Frontera de decisión

15

APLICACIONES

Dominio Objetos Modalidad TareaFuentes de

conocimiento

Robótica Escenas 3D, partes mécanicas Luz, rayos-X Identificar o describir

escenas, industriaModelos de los objetos y

reflexión de la luz

Imágenes aéreas Terrenos, construcciones, etc. Luz, infrarrojo, radar Análisis de recursos,

espionaje, miliciaMapas, 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,

TérmicoDiagnóstico,

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