PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y VISION ARTIFICIAL

LABORATORIO No. 3

OBJETIVO:

Implementar algoritmos de segmentación de imágenes basado encaracterísticas, transiciones, homogeneidad y morfología matemática.

Analizar algoritmos de reconocimiento de patrones. Generar una imagen 3D mediante varias técnicas. Convertir una imagen 3D a 2D. Analizar las aplicaciones la visión estereoscópica.

RESUMEN TEORICO

1. SEGMENTACION DE IMAGENES:

Una de las técnicas intermedias del procesamiento digital de imágenes es lasegmentación que consiste en el proceso de dividir una imagen digital en variaspartes (grupos de pixeles) u objetos. Es importante conocer los algoritmos queexisten para esta técnica por lo que se hace necesario implementar en MatLabalgoritmos de segmentación de imágenes basado en características, transiciones,en homogeneidad y en morfología matemática.La teoría requerida para el desarrollo de este tema se encuentra en la Experienciade Aprendizaje No. 11 del blog del curso.

2. RECONOCIMIENTO DE PATRONES:

Una de las técnicas de alto nivel del procesamiento digital de imágenes es elreconocimiento de patrones, que consiste en extraer la información que permitaestablecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos físicos o abstractos.Existen descriptores de contornos y de regiones que son utilizados dentro de losdescriptores de formas. Haciendo uso del MatLab algunos descriptores y verificarcuál es su utilidad. La teoría requerida para el desarrollo de este tema se encuentraen la Experiencia de Aprendizaje No. 12 del blog del curso.

3. VISION ESTEREOSCOPICA Y APLICACIONES

Para analizar los conjuntos difusos, es importante extraer características de losconjuntos difusos. Existen siete características de los conjuntos difusos. Haciendouso del MatLab, dado un conjunto difuso y elegida su característica, mostrar elresultado de dicha característica. La teoría requerida para el desarrollo de estetema se encuentra en la Experiencia de Aprendizaje No. 13 y 14 del blog del curso.

PROCEDIMIENTO

1. SEGMENTACION DE IMAGENES:

Mediante funciones de MatLab implementar algoritmos de segmentación deimágenes basado en características, transiciones, homogeneidad y morfologíamatemática.

2. RECONOCIMIENTO DE PATRONES:

Mediante funciones de MatLab implementar descriptores de contornos y deregiones.

3. VISION ESTEREOSCOPICA

Haciendo uso de MatLab mediante algoritmos generar una imagen 3D y convertiruna imagen 3D a 2D.

CUESTIONARIO

1. Mostrar los resultados de los procedimientos y ejercicios del cuestionario dellaboratorio.

2. Realizar un programa en MatLab mediante el Guide que grafique cada uno de losalgoritmos de segmentación de imágenes.

3. Realizar un programa en MatLab mediante el Guide que muestre el resultado deimplementar algoritmos de reconocimiento de patrones basados en descriptores deformas.

4. Realizar un programa en MatLab mediante el Guide que muestre el resultado degenerar una imagen 3D y de convertir una imagen 3D a 2D.

5. Analizar una proyecto de aplicación de la visión estereoscópica.

6. En cada procedimiento y ejercicio mostrar sus observaciones, conclusiones yrecomendaciones.

INFORME FINAL

El Informe de Laboratorio es un documento gráfico en lo posible y es redactado enWord con el desarrollo del laboratorio.

Niveles de Informe:

Primer nivel: Observaciones. Imágenes con comentarios cortos. Redactar al irdesarrollando el laboratorio. (Requiere desarrollar el laboratorio).

Segundo nivel: Conclusiones. Redactar al terminar el laboratorio. (Requierehaber desarrollado el laboratorio).

Tercer Nivel: Recomendaciones. (Requiere la lectura de otras fuentes).

Dentro de su Carpeta Personal del Dropbox crear una carpeta para el Laboratorio 3con el siguiente formato:

PDI_PaternoM_L3

Esta carpeta debe contener:

El Informe de Laboratorio, Los códigos comentados, Las fuentes y Los recursos utilizados.

Las fuentes deben conservar el nombre original de archivo y se debe agregar en sunombre “_L3” al final.

FUNCIONES DE MATLAB:

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