modelotesis3

7/25/2019 modelotesis3

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FACULTAD DE INGENIERA ELECTRNICA YMECATRNICA

Carrera Profesional de Ingeniera Mecar!nica

Infor"e de Pro#eco Profesional

$%isi!n Arificial &ara la Perce&ci!n Del

Enorno &or Mala'(

Autor:

ILI)AR*E A%ILA MIGUEL ALE+ANDR,

Li"a - Per.

/012

0


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DEDICAT,RIA

A mis padres por el amor y el apoyo que me brindan sin importar la condicin y el lugar

en que me encuentre. Sin ese apoyo y esfuerzo esto sera slo un sueo, uno que ahora

es una realidad que comparto con ustedes y me emociona saber que estn ah para

compartir mis triunfos y alentarme en los momentos difciles

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AGRADECIMIENT,

A mi familia por el amor y el apoyo que nos brindaron cada da a partir de que iniciamos

nuestros estudios de pregrado

A nuestros maestros que nos transmitieron sus conocimientos y e!periencias para lle"ar

a cabo esta etapa de mi "ida.

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RE3UMEN

#l presente traba$o se describe la implementacin de un sistema de "isin est%reo

aplicado al campo para la localizacin de ob$etos y un estudio sobre la efecti"idad de una

serie de m%todos de correspondencia estereoscpica

Se presenta una re"isin de m%todos para correspondencia estereoscpica con el fin de

tratar de encontrar el me$or de los posibles adems de me$orarlo. Se apro"echan las

bondades de los algoritmos estudiados para la realizacin del nue"o m%todo buscado. Se

utiliza t%cnicas de sua"izado comunes tales como la media o la mediana $unto con un

m%todo de enfriamiento simulado y otro de propagacin que se ha creado e!presamente

para este fin

Se plantea una competencia general solucin al problema del reconocimiento de ob$etos

&' en imgenes, considerando la informacin de tres dimensiones (&') proporcionada

por un sistema de "isin estereoscpico con cmaras digitales con"encionales.

*as t%cnicas de reconocimiento de ob$etos y "isin estereoscpica han demostrado ser

una herramienta muy +til, ya que gracias a esto, los "ehculos no tripulados pueden llegar

a tener una me$or interaccin con su entorno, lo cual resulta en un me$or

desen"ol"imiento en las diferentes tareas que realizan

Aqu se propone la solucin con un tipo de reconocimiento de ob$etos en &' basados en

la "isin estereoscpica y en la estadstica de la forma del ob$eto a reconocer. a que se

encuentra una di"isin entre los in"estigadores que perfeccionan las t%cnicas de

reconocimientos de patrones y quienes reconstruyen entornos en & dimensiones.

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INDICE GENERAL

DEDICATORIA.....................................................................................................1

AGRADECIMIENTO..............................................................................................2RESUMEN...........................................................................................................3

INDICE GENERAL............................................................................................... 4

CAPITULO 1........................................................................................................6

1.1. INTRODUCCION......................................................................................6

1.2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA..........................................................7

1.3. FORMULACION DEL PROBLEMA..............................................................7

1.4. OBJETIVO GENERAL................................................................................7

1.5. OBJETIVOS ESPECIFICOS........................................................................81.6. ALCANCE Y LIMITACIN DEL PROYECTO.................................................8

1.7. JUSTIFICACION.......................................................................................8

1.8. ESTADO DEL ARTE.................................................................................!

CAPITULO 2......................................................................................................10

2.1. FUNDAMENTO TEORICO GENERAL.........................................................10

2.1.1 VISIN ARTIFICIAL.............................................................................10

2.1.2 APLICACIONES DE LA VISIN ARTIFICIAL EN LA INDUSTRIA..............11

2.1.3 USOS DE LA VISIN ARTIFICIAL.........................................................122.1.4. LA VISIN ARTIFICIAL EN ROBTICA................................................13

2.1.4 VISIN BINOCULAR...........................................................................14

2.1.4 PRINCIPIOS DE LA VISIN ESTEREOSCPICA....................................14

2.1.6. FACTORES ESTEREOSCPICOS.........................................................16

2.1.7. AGUDE"A VISUAL ESTEREOSCPICA...............................................20

2.1.8. FACTORES #UE IMPOSIBILITAN LA ESTEREOPSIS.............................21

2.1.!. T$CNICAS ESTEREOSCPICAS..........................................................22

2.1.10. APLICACIONES DE LA ESTEREOPSIS...............................................232.1.11. SOF%ARE MATLAB.........................................................................24

2.2. FUNDAMENTOS DE LA VISIN POR COMPUTADORA...............................25

2.2.1. CAMARAS DIGITALES........................................................................26

2.2.2. LA FOTOGRAFIA DIGITAL COMO UNA MATRI" DE 3 DIMENSIONES. ..27

2.3 MEJORA DE LA IMAGEN............................................................................2!

2.4. PREPROCESAMIENTO DE LA IMAGEN......................................................2!

2.4.1 CONVERSIN A ESCALA DE GRISES..................................................2!

2.4.2 FILTRO ESPACIAL............................................................................... 30

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2.5. SEGMENTACION......................................................................................32

2.5.1. SEGMENTACIN BASADO EN PI&ELES..............................................32

2.5.2. OPERACIONES MORFOLGICAS........................................................34

2.5.3. ETI#UETADO Y CUENTA DE OBJETOS...............................................36

2.5.4. FILTRO DE TAMA'O(.........................................................................372.6. C)LCULOS TERICOS.............................................................................38

BIBLIOGRAF*A................................................................................................... 40

CAPITUL, 1

1414 INTR,DUCCI,N

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-anto las cmaras como los computadores estn totalmente implantados en la sociedad,

y su uso es, en muchas ocasiones, indispensable. *as cmaras se utilizan en di"ersos

ambientes y para distintas finalidades, destacando por e$emplo: seguridad ("igilancia de

edificios, museos), comunicaciones ("ideoconferencias), entretenimiento ("ideoconsolas,

cmaras fotogrficas, cmaras de "ideo), etc. si las cmaras se utilizan de forma

generalizada, el uso de los computadores supera al de %stas en gran medida. 'ebido aldesarrollo que ha e!perimentado la industria electrnica, se dispone de

microprocesadores muy pequeos y baratos, lo que ha conducido a que actualmente se

encuentren sistemas empotrados en casi todos los elementos de uso cotidiano: tel%fonos

m"iles, coches, "ideoconsolas, electrodom%sticos, monitores, ca$eros automticos,

decodificadores para la recepcin de tele"isin, etc. Algunos de estos dispositi"os

contienen ms de un microprocesador en su interior.

*os robots m"iles son las principales herramientas en donde un sistema est%reo se "e

en la necesidad de ser implementado, debido a los requerimientos de manipulacin de

ob$etos y control en la na"egacin.

#l procesamiento de imgenes aplicado al campo de control y automatizacin de

sistemas industriales de la mano con la "isin estereoscpica ha tenido una gran

influencia en la tecnologa de los robots m"iles as se han "enido desarrollando

di"ersas t%cnicas de "isin para poder obtener nue"os parmetros cada "ez ms

precisos sobre el entorno de traba$o.

#l presente traba$o busca la implementacin de dicho sistema de "isin para probar su

desempeo en un rea de traba$o determinada as poder demostrar el gran a"ance que

podra brindar en el futuro el uso de dichos sistemas. #l desarrollo del sistema de "isin

propuesto incluye el estudio del campo de aplicacin para los robots m"iles, losdiferentes algoritmos empleados en la segmentacin de un ob$eto y por +ltimo la

integracin de estos algoritmos con un sistema est%reo para probar la eficiencia de este

+ltimo.

14/4 PLANTEAMIENT, DEL PR,*LEMA

'i"ersos sistemas de control de calidad aun no cuentan con mecanismos de seleccin y

clasificacin automticos, un claro e$emplo de esto est en la agricultura peruana, la

seleccin de los productos a+n se hace a criterio humano y los estndares actuales de

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calidad e!igen ms que una simple inspeccin "isual, e!igen tamao forma peso color

te!tura.

*a carencia de una poltica de estado bien definida que fa"orezca a la implementacin de

nue"os sistemas en las compaas del estado, debido al gran costo que esto supone,

prefiriendo el camino de la pri"atizacin que al desarrollo de nue"as tecnologas todoesto sumando al poco inter%s del gobierno para apoyar a grupos de in"estigacin en los

diferentes temas de desarrollo hacen "er que nuestra realidad es muy diferente que la de

otros pases.

1454 F,RMULACI,N DEL PR,*LEMA

*a necesidad surge de la fle!ibilidad requerida por la dinmica de los sistemas en la "ida

real, donde los ob$etos no pueden ser capturados por mdulos de "isin que requieren elob$eto a reconocer a una distancia fi$a respecto de las cmaras digitales que lo capturan

o donde las dimensiones de los ob$etos son factor importante para realizar el

reconocimiento

1464 ,*+ETI%, GENERAL

'isear un sistema utilizando la "isin estereoscpica que sea capaz de percibir su

entorno y obtener la estructura tridimensional para la localizacin y obtencin dedimensiones fsicas de los ob$etos en el entorno mediante procesamiento digital de

imgenes en matlab, para lograr esto es necesario cumplir con ciertas metas como es la

captura eficiente del par est%reo, obtencin de los parmetros intrnsecos y e!trnsecos

de las cmaras, rectificacin de las imgenes y obtencin de la profundidad.

1424 ,*+ETI%,3 E3PECIFIC,3

/ 0ostrar una manera de realizar el reconocimiento automtico de ob$etos en

imgenes por anlisis de forma y dimensiones

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/ 'eterminar los m%todos ms apropiados para el cmputo de disparidades en los

entornos de e!terior donde "a a operar el sistema.

/ 1econocer a una distancia fi$a respecto de las cmaras digitales que lo capturan.

1474 ALCANCE Y LIMITACIN DEL PR,YECT,

#l uso de sistemas de "isin como sistema de na"egacin aun no es muy utilizado debido

al costo tanto de hard2are como de soft2are que implica su desarrollo sin embargo

estos sistemas de "isin son los ms precisos hasta ahora sin embargo dependen

mucho del lente de la cmara y son bien inestables al cambio de iluminacin del

ambiente por otro lado se pretende desarrollar algoritmos con el fin de compensar esta

des"enta$a.

3or razones de tiempo y dinero este traba$o se limita a obtener la "isin estereoscpica

por medio de dos cmaras con"encionales y procesarlas en una computadora (laptop)

para su respecti"o estudio y obtencin de magnitudes fsicas y caractersticas del

entorno.

1484 +U3TIFICACI,N

4oy en da debido al a"ance de la tecnologa, muchas "eces la capacidad humada se "eampliamente superada, tal es as que se ha "isto la necesidad del desarrollo de

herramientas capaces de sustituir al ser humano en tareas que este es incapaz de

realizar por s solo. *a "isin est%reo es una de estas capacidades que se "e en la

necesidad de ser replicada en sistemas autnomos para lograr emular el ser humano.

1494 E3TAD, DEL ARTE

#n los +ltimos aos ha crecido sustancialmente el desarrollo de aplicaciones enfocadas a

la tecnologa de 5isin por 6omputador, cuyo ob$eti"o principal es proporcionar al sistema

de las sensaciones realistas del mundo. 7no de los conceptos que caracteriza la 5isin

por 6omputador es la sensacin tridimensional que se consigue mediante la obtencin de

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imgenes estereoscpicas generadas por dos cmaras, las cuales adquieren dos

imgenes distintas de la misma escena.

Francisco A. Cano Gonzlez. 3resent de traba$o fin de master el tema de 85isin

estereoscpica usando la cabeza robtica -9; en monitorizacin multisensorialS. *a unidad robtica consta de

una serie de ser"os permitiendo el mo"imiento 3A?/->*-/5#1@#, en el cual se localiza

un par de cmaras colocadas en paralelo permitiendo la adquisicin de imgenes en

est%reo. 1esulta de especial importancia tanto el conocer la posicin de los ser"os en un

determinado instante, como el poder indicar una posicin o una "elocidad determinada.

6omo podemos "er en la figura la 36 se conecta a la unidad -9; a tra"%s de #thernet.0ediante el en"o de tramas 7'3 y siguiendo el protocolo 371# B, que es el encargado

de la comunicacin con dicha unidad, se encapsula la operacin a e$ecutar cmaras que

se conectan "a CireDire. *a adquisicin y el procesado de imgenes se realiza gracias a

la librera que se ha descrito en la asignatura 9pen65.

CAPITUL, /

/414 FUNDAMENT, TE,RIC, GENERAL

/4141 %I3IN ARTIFICIAL

!


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*a "isin artificial, tambi%n conocida como "isin por computador (del ingl%s computer

"isin) o "isin t%cnica, es un subcampo de la inteligencia artificial. #l propsito de la

"isin artificial es programar un computador para que EentiendaE una escena o las

caractersticas de una imagen. (Cundacin DiFimedia >. , G;HI)

Cigura ?JH #squema de las relaciones entre la "isin por computadora y otras reas afines.

Recuperado de https://es.wikipedia.org/wiki/Visi%C3%3n!arti"icial

*os ob$eti"os tpicos de la "isin artificial incluyen:

*a deteccin, segmentacin, localizacin y reconocimiento de ciertos ob$etos en

imgenes (por e$emplo, caras humanas).

*a e"aluacin de los resultados (por e$emplo, segmentacin, registro).

1egistro de diferentes imgenes de una misma escena u ob$eto, es decir, hacer

concordar un mismo ob$eto en di"ersas imgenes.

Seguimiento de un ob$eto en una secuencia de imgenes.

0apeo de una escena para generar un modelo tridimensional de la escena este

modelo podra ser usado por un robot para na"egar por la escena.

#stimacin de las posturas tridimensionales de humanos.

K+squeda de imgenes digitales por su contenido.

#stos ob$eti"os se consiguen por medio de reconocimiento de patrones, aprendiza$e

estadstico, geometra de proyeccin, procesamiento de imgenes, teora de grafos y

otros campos. *a "isin artificial cogniti"a est muy relacionada con la psicologa

cogniti"a y la computacin biolgica. (Cundacin DiFimedia >. , G;HI)

3odramos decir que la 5isin Artificial (5A) describe la deduccin automtica de la

estructura y propiedades de un mundo tridimensional posiblemente dinmico, bien a partir

de una o "arias imgenes bidimensionales del mundo. *as imgenes pueden ser

monocromticas (de ni"eles de gris) o colores, pueden pro"enir de una o "arias cmaras

e incluso cada cmara puede estar estacionaria o m"il. (0A*3A1->'A, G;;&)

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*as estructuras y propiedades del mundo tridimensional que queremos deducir en "isin

artificial incluyen no slo sus propiedades geom%tricas, sino tambi%n sus propiedades

materiales. #$emplos de propiedades geom%tricas son la forma, tamao y localizacin de

los ob$etos. #$emplos de propiedades de los materiales son su color, iluminacin, te!tura

y composicin. Si el mundo se modifica en el proceso de formacin de la imagen,

necesitaremos inferir tambi%n la naturaleza del cambio, e incluso predecir el futuro.(0A*3A1->'A, G;;&)

*a "isin industrial o "isin artificial aplicada a la industrial abarca la informtica, la ptica,

la ingeniera mecnica y la automatizacin industrial. A diferencia de la "isin artificial

acad%mica, que se centra principalmente en mquinas basadas en el procesamiento de

imgenes, las aplicaciones de "isin artificial industrial integran sistemas de captura de

imgenes digitales, dispositi"os de entradaLsalida y redes de ordenador para el control de

equipos destinados a la fabricacin tales como brazos robticos. *os sistemas de "isin

artificial se destinan a realizar inspecciones "isuales que requieren alta "elocidad, gran

aumento, funcionamiento las G horas del da o la repetibilidad de las medidas (Mas5isio

S. , G;;N)

/414/ APLICACI,NE3 DE LA %I3IN ARTIFICIAL EN LA INDU3TRIA

>ndustrias de la Alimentacin

- 6ontrol de calidad del cierre de latas: Conser#era de pescado$ 5ersatilidad en la lnea de produccin: Faricaci&n de salchichas

>ndustria de Automocin

/ 6ontrol de calidad de piezas: 'ieza de plstico del ele#alunas/ 0etrologia: Co(inetes/ -razabilidad: )ngrana(es/ @uiado de robots: Ruedas

#lectrnica

/ >dentificacin de componentes: *onta(e de interruptores/ 6ontrol de calidad final: >nspeccin de p!eles en pantallas *6'

>ndustria Carmac%utica:

$ 'osificacin de medicamentos personalizada: Guiado de roots +

trazailidad$ 6ontrol de en"asado de blster: Control de presencia

9tras industrias

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$ >nspeccin de superficie de discos abrasi"os: Control de calidad e

inspecci&n de super"icies

/4145 U3,3 DE LA %I3IN ARTIFICIAL

*as aplicaciones de "isin artificial se di"iden en tres grandes categoras:

6ontrol de procesos

6ontrol de calidad

Aplicaciones no industriales (por e$emplo, control del trfico)

*as inspecciones realizadas por los seres humanos, a menudo no pueden cumplir con los

requisitos de la industria moderna respecto a la "elocidad de produccin, calidad de

producto y costes de produccin. *os humanos se cansan, cometen errores y los criteriosque se aplican durante las inspecciones son ine"itablemente sub$eti"os. #n algunos

casos, no es humanamente posible lle"ar a cabo las tareas de inspeccin debido a las

condiciones ambientales. *as cmaras y los sistemas que componen un sistema de

"isin artificial, por el contrario, lle"an a cabo las mediciones con una precisin constante

y a un ritmo que es establecido por el propio proceso de produccin. #stas "enta$as han

lle"ado a una creciente aceptacin de la "isin por industrias de todo el mundo (Mas5isio

S. , G;;N)

Aplicaciones de esta tecnologa en instalaciones alrededor del mundo incluyen:

*a inspeccin de la calidad ptica de las pantallas de los tele"isores y losordenadores

*a inspeccin de la calidad de la pintura durante la fabricacin de autom"iles

*a inspeccin de los billetes de banco durante la impresin

6omprobacin de circuitos electrnicos 6omprobacin de que los en"ases

farmac%uticos est%n completos

>nspeccin para asegurarse de que las botellas est%n llenas

6omprobacin de defectos en azule$os en la industria de la cermica

*a "isin artificial se refiere a la interpretacin automtica de imgenes de escenas reales

con el fin de controlar o "igilar mquinas o procesos industriales. *as imgenes pueden

ser de luz "isible, rayos O o infrarro$a, y puede incluso deri"arse de informacin

ultrasnica.+J,-V-/ S. 200!.

/41464 LA %I3IN ARTIFICIAL EN R,*TICA

#l sentido de "isin en los robots industriales es el elemento esencial que permite a estos

presentar caractersticas de adaptabilidad, fle!ibilidad y capacidad de reorganizacin.

(0A*3A1->'A, G;;&)

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*a "isin $uega un papel muy importante en los sistemas de manipulacin automtica que

merezcan el calificati"o de inteligentes y en general en los sistemas fle!ibles de

manufactura, pues permite la retroalimentacin sensorial fina que hace ampliar las

capacidades de los robots. (0A*3A1->'A, G;;&)

*a 5A proporciona la descripcin del estado que guardan los elementos del puesto detraba$o, as como su e"olucin en el tiempo, informacin que el sistema de control del

robot utiliza en la generacin y modificacin de sus planes de traba$o, en el monitoreo de

la e$ecucin de tareas y en la deteccin de errores e impre"istos. #l empleo de sistemas

de 5A en la manipulacin controlada sensorialmente permite, por un lado resol"er

problemas de conocimiento a priori del ambiente, precisin, costo y fiabilidad y por otro

lado, permite a los robots industriales e"olucionar en ambientes "ariables.

(0A*3A1->'A, G;;&)

#n este conte!to, un Sistema de 5A debe realizar las siguientes funciones:

1econocimiento de piezas o con$untos, as como sus posiciones de equilibrio. 'eterminacin de la posicin y orientacin de piezas con relacin a un referencial

base.

#!traccin y ubicacin de rasgos significati"os de las piezas, con ob$eto de

establecer ser"omecanismos "isuales que permitan su manipulacin robotizada.

>nspeccin en lnea y "erificacin de que el proceso ha sido realizado

satisfactoriamente (control de calidad sin contacto).

P/ // ,/ ,- ,,/9- 9 , VA 9 /- /:/- //,/--9-/,;99 -/ :99-(

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/4146 %I3IN *IN,CULAR

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*a "isin es el resultado del proceso retino/corticogeniculado, por el cual se elabora una

sensacin "isual como respuesta a una e!citacin el%ctrica de un punto o rea retiniana.

*a "isin binocular normal es un proceso de integracin de las imgenes retinianas de los

o$os para originar una sola percepcin "isual tridimensional. Ambos o$os del ser humano

con sus ane!os y cone!iones ner"iosas forman una unidad indi"isible, esto quiere decir,que el o$o derecho se encuentra separado del o$o izquierdo anatmicamente, sin

embargo, funcionan como una unidad indi"isible (unidad sensoriomotora). *a "isin

binocular ha sido di"idida en tres grados: 3ercepcin simultnea (#l ob$eto percibido sea

"isto al mismo tiempo por ambos o$os), fusin (integracin de las imgenes percibidas por

ambos o$os), estereoscopia. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

/4146 PRINCIPI,3 DE LA %I3IN E3TERE,3CPICA

*a estereopsis es una propiedad binocular que utiliza la disparidad retiniana para percibir

la profundidad o distancia. *as retinas de nuestros o$os recogen imgenes ligeramente

diferentes esto permite que la corteza "isual integre la informacin para crear

representaciones tridimensionales de los ob$etos. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

Cigura ?JG: 1epresentacin de la percepcin de profundidad.

Recuperado de http://es.scrid.co,/doc/-0312/4n"or,e$Vision$)stereoscopica

#s necesario el conocimiento de otros hechos poder entender el fenmeno de

estereopsis uno de ellos es la horptera que es un plano imaginario del espacio en el cual

se sit+an todos los puntos correspondientes teniendo como centro, el ob$eto de fi$acin,

es decir, el punto de proyeccin de ambas f"eas los ob$etos ubicados sobre la

horptera son percibidos planos, pues al proyectar sobre reas retinales

correspondientes tienen cero de disparidad horizontal. 3or delante y por detrs de la

horptera se encuentra una zona de fusin sensorial entre reas dispares o no

correspondientes, a esta zona la llamamos rea de 3anum, que tiene una forma ms

estrecha en el centro y ms amplia en la periferia a medida que aumenta la e!centricidad,

tiene la funcin de suplantar la menor discriminacin "isual perif%rica de la retina, e"ita la

"isin doble al mirar ob$etos grandes a corta distancia y permitir la fusin de imgenes

ligeramente distintas, integradas por "isin simple pero otorgando una sensacin de

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profundidad. *a capacidad del cerebro para determinar cules son las imgenes que

corresponden a puntos retinianos ligeramente no correspondientes, o sea, puntos que

estn dentro del rea de 3anum, permite la "isin estereoscpica. (6ubides, 9lmos, =

1eina, G;H&)

Cigura ?J&: 4oroptera y area de 3anum


*a disparidad retiniana binasal dentro del rea de 3anum produce "isin estereoscpica

ms ale$ada del obser"ador.

Cigura ?J: 'isparidad retinina binasal


*a disparidad retiniana bitemporal dentro del rea de 3anum produce "isin

estereoscpica con la imagen ms cerca del obser"ador.

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Cigura ?JI: disparidad retiniana bitemporal.


A .0irada fi$a en la estrella situada en el horptero. #l punto A, distal al horptero estimula

puntos retinianos binasales, no correspondientes. K. Ci$acin de la mirada en el mismo

punto, sin embargo, el punto K es pro!imal al rea fusional de 3anum, y el punto K

estimula retinianos bitemporales no correspondientes. #l punto A causa diplopa no

cruzada, mientras que el punto K causa diplopa cruzada. #ste tipo de diplopa se conoce

como diplopa fisiolgica. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

/41474 FACT,RE3 E3TERE,3CPIC,3

*a estereopsis constituye el estado ms a"anzado de la percepcin "isual, es decir, es el

estado ms sofisticado de la "isin binocular. #stos factores influyen en la percepcin

estereoscpica y dentro de ellos encontramos:

DISTANCIA INTERPUPILAR:

: *a distancia interpupilar es la diferencia en la posicin anatmica de ambos o$os en la

cabeza. #sto permite tener dos imgenes distintas, las cuales son originadas por lapercepcin de cada o$o en su cuenca anatmica, creando una ligera disparidad entre

ambas imgenes.

/ *a distancia interpupilar normal "a desde I/PImm teniendo un promedio de QImm. *a

distancia entre ambas pupilas "a a "ariar seg+n la distancia de "isin, ya sea para le$os

como para cerca, debido a que de cerca los o$os con"ergen y de le$os los o$os estn en

posicin primaria, por lo que la estereopsis tiende a desaparecer seg+n la distancia entre

el obser"ador y el ob$eto que es obser"ado, puesto que los ngulos entre ambos o$os

disminuyen hasta desaparecer. #n la "ida diaria esto se da a una distancia mayor de I

metros. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

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DISPARIDAD HORIZONTAL DENTRO DEL REA DE PANUM:

Su definicin es la distancia en el e$e horizontal entre la proyeccin de un punto de una

imagen en la retina derecha con relacin al mismo punto de proyeccin en la retina

izquierda, su ubicacin es dentro del rea de 3anum. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

6uando un ob$eto hace su aparicin dentro del campo "isual, los mo"imientos de los o$os

estn destinados a lle"ar la imagen hasta las f"eas de cada globo ocular. 6uando logran

que cada estimulo sea percibido en fi$acin central, cada retina recibe una imagen dispar

con referente a la otra retina, del ob$eto o estimulo que entra en el campo "isual. *as

disparidades que originan la sensacin de profundidad son la cruzada y homnima,

seme$ante a la diplopa fisiolgica, pero en esfera no conscientes por producirse dentro

del rea de 3anum. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

#!isten algunas c%lulas en la corteza estriada que presentan campos receptores

monoculares ligeramente desplazados, estos responden a la 'isparidad retiniana.Algunas de estas c%lulas descargan cuando hay disparidades ms all del punto de

fi$acin, mientras que se ha "isto que otras disparan a disparidades delante del ob$eto de

fi$acin. Se cree que el patrn de acti"idad de estas c%lulas da origen a la

sensacin de profundidad. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

IMGENES DE REFERENCIA PARA CADA REA CORRESPONDIENTE:

1azonando lo ya "isto, el o$o derecho "a a percibir una imagen ms a la derecha de la

imagen de referencia, lo mismo ocurre con el o$o izquierdo, el cual "a a tener una

perspecti"a ms a la izquierda de la imagen de referencia y al ocurrir la fusin de estasdos imgenes se percibir la estereopsis. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

*as imgenes que nosotros percibimos, son imgenes bidimensionales, pero que al

ocurrir la integracin cortical de las imgenes obser"adas por cada retina, se transforma

a una imagen tridimensional, que nos brinda la "isin en relie"e. (6ubides, 9lmos, =

1eina, G;H&)

SEALES DE PROFUNDIDAD NO ESTEREOSCPICAS

Son factores dependientes de la "isin monocular, por lo tanto no estn relacionados conla disparidad horizontal. #llos son:

/ a"a;o a&arene: *as cosas ms pequeas parecen estar le$os y las cosas msgrandes cerca.

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19/42

Cigura ?JQ. 1epresentacin de tamao aparente


/ ane&osici!n: *os ob$etos cercanos se anteponen a los ob$etos le$anos.

Cigura ?JP. 1epresentacin de anteposicin.


/ &ers&eci


20/42

/ 3o"'ras: *os ob$etos cercanos proyectan sus sombras sobre aquellos situadospor detrs de ellos.

Cigura ?JN. 1epresentacin de sombras


5elocidad relati"a: *os ob$etos le$anos se mue"en ms lento que los ob$etos cercanos.

/ Parala=e del "o


21/42

/

Cigura ?JHH: 1epresentacin superposicin de contornos.


/41484 AGUDE)A %I3UAL E3TERE,3CPICA

-ambi%n llamada estereoagudeza o umbral de estereopsis, esta consiste en la menor

disparidad que puede ser detectada. Se mide con segundos de arco, minutos de arco o

grados. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

3ara ob$etos fi$os, el umbral de disparidad binocular se sit+a entre G a H; segundos de

arcos. 3ara ob$etos en mo"imiento ya sea acercndose o ale$ndose, el umbral se sit+a

alrededor de los ; segundos de arco. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

*os lmites normales del rea de 3anum son "ariables en relacin al tamao, distancia y

mo"imiento del ob$eto. #n este sentido la m!ima disparidad fusionable es de G a G;

minutos de arco para ob$etos que se mantienen fi$os. 6uando estos se mue"en, o se

mue"e para un lado u otro la cabeza del obser"ador el rea de 3anum puede llegar a

medir hasta HI; minutos de arco. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

*a agudeza estereotpica de la f"ea es m!ima a alrededor de ;.GI grados de la f"ea y

disminuye e!ponencialmente hacia la periferia siendo nula a HIJ de e!centricidad.

(6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

3ara determinar la agudeza "isual estereoscpica es muy importante determinar el

umbral de profundidad (cuanto ms ba$o es el umbral mayor ser la agudeza

estereoscpica). (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

20


22/42

Cigura ?JHG: 7mbral de profundidad.


/41494 FACT,RE3 ?UE IMP,3I*ILITAN LA E3TERE,P3I3

?o todas las personas pueden disfrutar de "er en tercera dimensin, debido que para ello

se requiere de un ptimo sistema de "isin EbinocularE, que es de lo que ya hemos

hablado conocido como estereopsis. 3ara ello se necesita que ambos o$os hayan

desarrollado en la infancia una buena "isin en forma independiente y que, adems,

puedan traba$ar simultneamente para producir una imagen +nica percibida por los doso$os al mismo tiempo, generando el efecto de "isin tridimensional a ni"el cerebral.

(6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

*os que no cumplen con este requisito no pueden "er en tercera dimensin o lo logran en

forma muy disminuida. Algunas de las causas ms comunes de este problema son el

estrabismo, la anisometropa (diferente "icio de refraccin entre ambos o$os) y la

ambliopa. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

-ampoco "en en tercera dimensin aquellas personas que han perdido un o$o por alg+n

accidente y, por lo tanto, no pueden lle"ar dos imgenes al cerebro para ser fusionadas.

*o mismo ocurre cuando e!iste una enfermedad o trauma ocular que ha daadoseriamente la "isin en uno o los dos o$os, lo que hace imposible obtener imgenes

ntidas impidiendo la estereopsis. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

21
http://es.scribd.com/doc/167234975/Informe-Vision-Estereoscopicahttp://es.scribd.com/doc/167234975/Informe-Vision-Estereoscopica


23/42

/414@4 TCNICA3 E3TERE,3CPICA3

Al conocerse que nuestro sistema "isual era capaz de percibir de forma estereoscpica,

han sido "arios los procedimientos, t%cnicas o instrumentos pticos que se han

propuesto para simular este fenmeno de la "isin, entre ellos son: (6ubides, 9lmos, =1eina, G;H&)

Anaglifos:

Se utilizan gafas con un filtro de diferente color para cada o$o. #l filtro tiene como

propsito de hacer llegar a cada o$o e!clusi"amente la imagen que le corresponde. *as

imgenes que formarn el par estereogrfico se representan superpuestas.

Cigura ?JH& *entes anglifos


PolariBaci!n:

#n esta t%cnica se utilizan lentes polarizados, a I y H&I grados de tal forma que el o$o

derecho queda polarizado a H&IT y el o$o izquierdo a IT, crendose una diferencia de

N;T. 6on el resultado de separar las imgenes izquierda y derecha, pro"ocando una

disparidad retiniana.

Cigura ?JH: *entes 3olarizados


22


24/42

P>nos aleaorios

#sta t%cnica contiene solo seales de disparidad binocular para construir la percepcin

de estereopsis brindan sensacin de estereopsis real que solo puede e!istir en presencia

de binocularidad normal.

0ane$a dos matrices conformadas por puntos con distribucin al azar mediante

computacin que presentan estmulos id%nticos para ambos o$os, pero una parte de la

matriz est destinada para cada o$o, formando una figura.

/414104 APLICACI,NE3 DE LA E3TERE,P3I34

*a aplicacin de la estereopsis o ms bien de la t%cnica estereoscpica se puede "er en

mbitos que abarcan desde la ciencia hasta la "ida diaria.

#n la prctica clnica usamos la estereopsis principalmente para la deteccin de

estrabismos y ambliopas en pacientes peditricos, siendo los ms +tiles para esto el

1andom 'ot # y el test *ang >>.

#n nuestra "ida diaria el uso de la estereopsis y principalmente de las t%cnicas

estereoscpicas se puede aplicar a situaciones como la conduccin ya que esta

comprobado que la "isin es el factor ms importante para la persona que conduce un

"ehculo por eso es importante que el tema de la estereopsis se encuentre sin ninguna

anomala en todas aquellas personas que conducen un "ehculo motorizado. 3one a

prueba un gran n+mero de capacidades fsicas y mentales del indi"iduo, y es bueno

destacar que el NIU de la informacin que percibimos de la "ista, decide nuestras

maniobras cuando estamos al "olante. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

#n otros mbitos como el laboral en algunos puestos y empresas se e!ige a los

traba$adores tener buena "isin estereoscpica, como sucede en el caso de la geologa/

cartografa, la a"iacin militar y algunas especialidades de la medicina, como la

oftalmologa, entre otras. (6ubides, 9lmos, = 1eina, G;H&)

23


25/42

/414114 3,FARE MATLA*

0A-*AK (abre"iatura de 0A-ri! *AKoratory, Elaboratorio de matricesE) es una

herramienta de soft2are matemtico que ofrece un entorno de desarrollo integrado (>'#)

con un lengua$e de programacin propio (lengua$e 0). #st disponible para las

plataformas 7ni!, Dindo2s, 0ac 9S O y @?7L*inu!. (Cundacin DiFimedia >. , G;H&)

#ntre sus prestaciones bsicas se hallan: la manipulacin de matrices, la representacin

de datos y funciones, la implementacin de algoritmos, la creacin de interfaces de

usuario (@7>) y la comunicacin con programas en otros lengua$es y con otros

dispositi"os hard2are. #l paquete 0A-*AK dispone de dos herramientas adicionales que

e!panden sus prestaciones, a saber, SimulinF (plataforma de simulacin multidominio) y

@7>'# (editor de interfaces de usuario / @7>). Adems, se pueden ampliar las

capacidades de 0A-*AK con las ca$as de herramientas (toolbo!es) y las de SimulinF

con los paquetes de bloques (blocFsets). (Cundacin DiFimedia >. , G;H&)

#s un soft2are muy usado en uni"ersidades y centros de in"estigacin y desarrollo. #n

los +ltimos aos ha aumentado el n+mero de prestaciones, como la de programar

directamente procesadores digitales de seal o crear cdigo 54'*. (Cundacin

DiFimedia >. , G;H&)

0A-*AK V es el lengua$e de alto ni"el y un entorno interacti"o utilizado por millones de

ingenieros y cientficos de todo el mundo. Se le permite e!plorar y "isualizar las ideas y

colaborar en todas las disciplinas, incluyendo la seal y el procesamiento de imgenes,

comunicaciones, sistemas de control, y las finanzas computacionales. (0athDorFs, G;HI)

7sted puede utilizar 0A-*AK en proyectos tales como el consumo de energa demodelado para construir las redes el%ctricas inteligentes, el desarrollo de algoritmos de

control para "ehculos hipersnicos, analizando los datos del tiempo para "isualizar la

trayectoria y la intensidad de los huracanes, y corriendo a millones de simulaciones para

determinar la dosis ptima de antibiticos. (0athDorFs, G;HI)

Cigura HI. *ogo del soft2are 0atlab

Recuperado de http://posgrado.itlp.edu.,5/arranco/VisionCurso/liro.pd"

24


26/42

/4/4 FUNDAMENT,3 DE LA %I3IN P,R C,MPUTAD,RA

7na "ersin amplia de la historia de la "isin por computadora se encuentra en y de

forma resumida en. 7no de los moti"os ms importantes que inspiraron a traba$ar

en esta rea de in"estigacin a miles de cientficos y a nosotros es que la "isinen las personas, es uno de los mecanismos sensoriales de percepcin ms

importantes en el ser humano, aunque e"identemente no es e!clusi"o

Adems, muchas de las decisiones que tomamos, se basan en nuestra percepcin

"isual. 3ara comenzar a hablar sobre esta disciplina, comencemos hablando de la

clasificacin de las principales reas de estudio de esta, como se muestra

continuacin: (@, 'az, = -., G;HH)

Adquisicin de imgenes

1estauracin de imgenes

6ompresin de imgenes

1econocimiento de 3atrones (3attern 1ecognition).

1econstruccin tridimensional y fotogrametra (&' 1econstruction).

'eteccin de ob$etos en mo"imiento (-racFing).

1econocimiento de ob$etos tridimensionales (&' 9b$ect 1ecognition).

#n "isin por computadora, la adquisicin de imgenes nos presenta "arios retos por

e$emplo captura de imgenes en la obscuridad, en el mar o del tipo

omnidireccional. *a restauracin de imgenes nos proporciona una imagen con ruido

reducido, la compresin de imgenes nos facilita el transporte de imgenes

reduciendo el tamao de la imagen en bits. (@, 'az, = -., G;HH)

#l reconocimiento de patrones bsicamente se encarga de identificar ob$etos

presentes en las imgenes por medio de clculos estadsticos PB. 3or otro lado la

reconstruccin tridimensional y fotogrametra captura imgenes del entorno y

reconstruye a cada uno de los puntos presentes en las imgenes de G

dimensiones a & dimensiones, tambi%n mide las dimensiones de los ob$etos

presentes en la imagen RB. 3or su parte el 8tracFing< se encarga de detectar

ob$etos de la manera ms "eloz posible dentro de "ideos, aunque sabemos que un

"ideo est constituido por una secuencia de imgenes tomadas a inter"alos de

tiempos com+nmente constantes NBH;B. #l reconocimiento de ob$etos

tridimensionales es un rea que comienza a surgir debido a las necesidades de

reconocimiento sofisticadas, pues busca ir ms all del reconocimiento de

patrones en G dimensiones. (@, 'az, = -., G;HH)

*a "isin por computadora ha cobrado mucha importancia en el 0undo

-ecnolgico y 6ientfico en los +ltimos aos, debido a la gran cantidad de

aplicaciones y preguntas pendientes por resol"er, y por supuesto tambi%n por la

gran cantidad de soluciones a problemas de automatizacin que se han logrado

resol"er a tra"%s de sus t%cnicas H;BHHBHGB. #s por esta razn la "isin por

computadora es estudiada por muchos profesionales de diferentes campos del

25


27/42

conocimiento. #n la -abla H., se enlistan algunas de las principales aplicaciones de

esta disciplina en diferentes campos. (@, 'az, = -., G;HH)

-AK*A ?JH

Ca"&o dea&licaci!n

E=e"&los

Ro'!ica6onstruccin de mapas de na"egacin, medicin de distancias,

e"asin de obstculos, etc

Medicina >dentificacin de enfermedades en la piel, anlisis de la sangre.

Asrono"a>dentificacin de estrellas, apro!imacin del tamao de ob$etos

celestes

Conrol deCalidad

6ontrol de calidad de piezas mecnicas (medidas).

Carografa 1econstruccin en &' de terrenos.

3eg>ridad >dentificacin de rostros, identificacin de billetes falsos.


/4/414 CAMARA3 DIGITALE3

*a tecnologa actual utilizada para desarrollar "isin por computadora est

basada en las cmaras digitales, debido a que %stas tienen las propiedades de

una fuente de informacin digital: como relacin seal a ruido constante y conocida,

as como una infraestructura tecnolgica a"anzada .*as cmaras capturan "ideos que

se traducen en frames o fotografas para posteriormente analizarlas con un

microprocesador o microcontrolador que ayuda en la toma de decisiones sobre rutas a

seguir, elementos a perforar, pintar, martillar y otras tareas solicitadas a un sistema

robtico, por mencionar algunos e$emplos. (@, 'az, = -., G;HH)

7na fotografa le sir"e para obser"ar el entorno y analizarlo a tra"%s de un programa

de cmputo . 'e tal manera que este puede decidir los mo"imientos a

realizar para e"adir obstculos, mo"er ob$etos, construir mapas, reconocer

ob$etos, y otros #n la Cigura ?T HQ. se presenta la imagen de una habitacin que

un sistema de fotografa digital presentara a un sistema computacional de anlisis de

imgenes para un robot, para na"egar por la habitacin sin problemas de obstculos.

Al tratar de mo"ersedentro de esta habitacin el sistema necesita conocer lasdimensiones de ob$etos y del lugar dnde se encuentra, la posicin y

caractersticas dimensionales de los obstculos (una cama,una computadora, un

enchufe de energa el%ctrica, etc.) (@, 'az, = -., G;HH)

26


28/42

Cigura HQ. >magen digital de una habitacin tomada por una cmara digital para ser analizada.


/4/4/4 LA F,T,GRAFIA DIGITAL C,M, UNA MATRI) DE 5 DIMEN3I,NE3

6uando se recibe de un soft2are (matlab) una fotografa digital 0! ? dimensiones, esta

"iene com+nmente en una matriz tridimensional de 0!?!&, para el modelo de color

1@KHB. 'onde 0 es la cantidad de p!eles a lo alto de la imagen, ? la cantidad

a lo largo y & debido a que son & matrices de 0!?. 3ara un p!el la descripcin

1@K (del ingl%s 1ed, @reen, Klue Ero$o, "erde, azulE) de un color hace referencia a la

composicin del color en t%rminos de la intensidad de los colores primarios con que

se forma: el ro$o, el "erde y el azul. #s un modelo de color basado en la sntesis aditi"a,

con el que es posible representar un color mediante la mezcla por adicin de los trescolores luz primarios. #s frecuente que cada color primario se codifique con un byte (R

bits). As, de manera usual, la intensidad de cada una de las componentes se

mide seg+n una escala que "a del ; al GII. 3or lo tanto, el ro$o se obtiene con

(GII,;,;), el "erde con (;,GII,;) y el azul con (;,;,GII), obteniendo, en cada caso

un color resultante monocromtico. *a ausencia de color se obtiene cuando las tres

componentes son ;, (;, ;, ;). *a combinacin de dos colores a ni"el GII con un

tercero en ni"el ; da lugar a tres colores intermedios. 'e esta forma el amarillo es

(GII,GII,;), el cyan (;,GII,GII) y el magenta (GII,;,GII). 9b"iamente, el color blanco

se forma con los tres colores primarios a su m!imo ni"el (GII, GII, GII). #n la

27


29/42

Cigura HI., se muestra una imagen 1@K como una matriz de 0 ! ? y su descomposicin

n el modelo 1@K HQBHPB.

Cigura HP. *a imagen digital a color del tipo 1@K se representa por medio de & matrices

de dimensiones 0 ! ? donde cada matriz representa la cantidad de color ro$o, "erde o azul de la

imagen.


/45 ME+,RA DE LA IMAGEN

0e$orar la imagen consiste en procesar la imagen para obtener un elemento ms fcil de

traba$ar en alguna aplicacin especfica. Se dice aplicacin especfica ya que

dependiendo de la aplicacin que se quiera realizar se deber traba$ar con diferentes

t%cnicas.

'ependiendo de la aplicacin tal "ez se quieran destacar los bordes o los contrastes, o

tal "ez alg+n ni"el de gris en particular. #n el siguiente captulo se presentaran alguna de

las t%cnicas de me$ora de imagen.

28


30/42

*as apro!imaciones con que se traba$a se di"iden en dos categoras: m%todos en el

dominio espacial y m%todos en el dominio de la frecuencia. #l dominio espacial traba$a

con t%cnicas de manipulacin de p!eles de la imagen. #l dominio de la frecuencia se

basa en modificaciones de la transformada de Courier. (9yarzo, G;;Q)

/464 PREPR,CE3AMIENT, DE LA IMAGEN

7na etapa importante de la 5A es el pre procesamiento de imgenes, es decir, la

transformacin de la imagen original en otra imagen en la cual hayan sido eliminados los

problemas de ruido granular de cuantizacin o de iluminacin espacialmente "ariable. *a

utilizacin de estas t%cnicas permite el me$oramiento de las imgenes digitales adquiridas

de acuerdo a los ob$eti"os planteados en el sistema de 5A. A continuacin slo se

mencionara las t%cnicas de pre procesamiento empleado en el presente traba$o.

(0A*3A1->'A, G;;&)

/4641 C,N%ER3IN A E3CALA DE GRI3E3

#n esta parte se trata la con"ersin de una imagen en color a escala de grises, el

equi"alente a la luminancia de la imagen. 6omo sabemos el o$o percibe distintas

intesidades de luz en funcin del color que se obser"e, esto es debido a la respuesta del

o$o al espectro "isible la cual se puede obser"ar en la figura ?JHR, por esa razn el

clculo de la escala de grises o luminancia de la imagen debe realizarse como una media

ponderada de las distintas componentes de color de cada pi!el.

Cigura HR.L/=>9- 9 O, C/;/99- RGB 9 >, ;,=9

Recuperado de

http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/itstrea,/handle/-03162/6/78RA98!)994)!V4748!A

R;4F4C4A


31/42

*a ecuacin de la luminancia es la e!presin matemtica de ese fenmeno, y los factores

de ponderacin de cada componente de color nos indican la sensibilidad del o$o humano

a las frecuencias del espectro cercanas al ro$o, "erde y azul.

3or tanto, para realizar esta con"ersin basta con aplicar la ecuacin G.H a cada pi!el de

la imagen de color, entonces resultar una nue"a matriz de un byte por pi!el que dara la

informacin de luminancia. (0A*3A1->'A, G;;&)

/464/ FILTR, E3PACIAL

#l empleo de mscaras espaciales para el procesamiento de las imgenes, se denomina

frecuentemente filtrado espacial, y las propias mscaras se denominan filtros espaciales.'entro del filtrado espacial, e!isten los filtros sua"izantes, que se emplean para hacer

que la imagen aparezca algo borrosa y tambi%n para reducir el ruido. (0A*3A1->'A,

G;;&)

2.4.2.1 FILTRO PASA BAJO.

3ara un filtro espacial de &!& (grado &), la construccin ms simple consiste en una

mscara en la que todos los coeficientes sean iguales a H. Sin embargo, la respuesta, en

este caso es, la suma de los ni"eles de gris de los nue"e pi!eles, lo que hace que el

resultado quede fuera del rango "lido de gris ;,GIIB. *a solucin consiste en cambiar la

escala de la suma, di"idi%ndola por el grado de la mscara al cuadrado, en este caso por

N. *a figura ?JHN muestra la mscara resultante. (0A*3A1->'A, G;;&)

Cigura HN.F/ 9-,, 9 ,-, :,@/

Recuperado de


R;4F4C4A


32/42

2.4.2.2 FILTRO MEDIANA

7na de las principales dificultades del m%todo de sua"izamiento, es que afecta los bordes

y otros detalles de realce. 6uando el ob$eti"o es reducir el ruido, el empleo de los filtros

de mediana representa una posibilidad alternati"a. #n este caso, el ni"el de gris de cada

pi!el se reemplaza por la mediana de los ni"eles de gris en un entorno de este pi!el, enlugar del promedio, como lo hace el filtro pasa ba$o. #ste m%todo es particularmente

efecti"o cuando el patrn de ruido consiste en componentes fuertes y de forma

puntiaguda, y la caracterstica que se desea preser"ar es la agudeza de los bordes. *a

mediana m de un con$unto de "alores es tal que la mitad de los "alores del con$unto

quedan por deba$o de m y la otra mitad por encima. 6on el fin de realizar el. Ciltro demediana, en el entorno de un pi!el, primero se deben e!traer los "alores del pi!el y de su

entorno, determinar la mediana y asignar este "alor al pi!el. 3or e$emplo, para un entorno

de &!&, con los "alores que se obser"an en la figura ?J G;, se realizan los siguientes

pasos: (MALPARTIDA, 2003)

Cigura G;.E// 9 33.

Recuperado dehttp://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/itstrea,/handle/-03162/6/78RA98!)994)!V4748!A

R;4F4C4A

OHB W H, OGB W G, OIB W G, O&B W &, OB W &, ORB W &, OQB W, OPB W I, ONB W I

#ntonces, el "alor de la mediana corresponde a la posicin , con el "alor &

Suponiendo que una imagen est afectada por un cierto error por pi!el (debido a ruido en

la cmara, ruido shot, etc.), se puede aplicar un operador de pro!imidad por media de

I!I para conseguir una me$ora notable de la imagen de entrada. A diferencia de un

operador de apro!imacin normal, el filtro de media no causa aplanamiento en los

bordes, sino que se limita a eliminar pi!eles +nicos aleatorios. (0A*3A1->'A, G;;&)

31


33/42

/424 3EGMENTACI,N

*a segmentacin es el proceso mediante el cual una imagen se descompone en regiones

o elementos que pueden corresponder a ob$etos o parte de ob$etos. #l proceso de

segmentacin se encarga de e"aluar si cada pi!el de la imagen pertenece o no al ob$etode inter%s. #ste t%cnica de procesamiento de imgenes idealmente genera una imagen

binaria, donde los pi!eles que pertenecen al ob$eto se representa con un H, mientras que

los que no pertenecen al mismo se representan con un ;. #ste tipo de particionamiento

est basado en el anlisis de alguna caracterstica de la imagen, tal como los ni"eles de

gris o la te!tura. A continuacin describiremos el m%todo de segmentacin basado en la

umbralizacin. (0A*3A1->'A, G;;&)

/42414 3EGMENTACIN *A3AD, EN PIELE3

#ste m%todo de segmentacin toma en cuenta slo el "alor de gris de un pi!el, para

decidir si el mismo pertenece o no al ob$eto de inter%s. 3ara ello, se debe encontrar el

rango de "alores de gris que caracterizan dicho ob$eto, lo que requiere entonces la

b+squeda y el anlisis del histograma de la imagen. (0A*3A1->'A, G;;&)

#l ob$eti"o de este m%todo, es el de encontrar de una manera ptima los "alores

caractersticos de la imagen que establecen la separacin del ob$eto de inter%s, con

respecto a las regiones que no pertenecen al mismo debido a esta caracterstica y si los

"alores de gris del ob$eto y del resto de la imagen difieren claramente, entonces el

histograma mostrar una distribucin bimodal, con dos m!imos distintos, lo que debiera

generar, la e!istencia de una zona del histograma ubicada entre los dos m!imos, que no

presenten los "alores caractersticos, y que idealmente fuera igual a cero, con lo cual se

lograr una separacin perfecta entre el ob$eto y la regin de la imagen que lo circunda,

al establecer un "alor umbral ubicado en esta regin del histograma. 3or lo tanto cada

pi!el de la imagen, es asignado a una de dos categoras, dependiendo si el "alor umbral

es e!cedido o no. (0A*3A1->'A, G;;&)

Si el "alor del histograma ubicado entre los dos m!imos, es distinto de cero, las

funciones de probabilidad de los "alores de gris del ob$eto y de la regin restante, se

solaparn, de tal manera que algunos pi!eles del ob$eto debern ser tomados comopertenecientes a la regin circundante y "ice"ersa. 6onocida la distribucin de la funcin

de probabilidad de los pi!eles del ob$eto y de la regin circundante, es posible aplicar

anlisis estadstico en el proceso de buscar un umbral ptimo, con el n+mero mnimo de

correspondencias errneas. #stas distribuciones pueden ser estimadas por histogramas

locales, los cuales solamente incluyen las regiones correspondientes de la imagen.

(0A*3A1->'A, G;;&)

32


34/42

#n imgenes industriales tenemos generalmente un alto contraste lo cual permite aplicar

segmentaciones muy simples como el mencionado, para distinguir dos clases de

regiones en la imagen: regin ob$eto y regin fondo.

Cigura GH.-/=,;, 9 , ;,=9 9 :/9,.

Recuperado de


R;4F4C4Ase?uence@0

33
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/bitstream/handle/123456789/68/SOBRADO_EDDIE_VISION_ARTIFICIAL_BRAZO_ROBOT.pdf?sequence=2http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/bitstream/handle/123456789/68/SOBRADO_EDDIE_VISION_ARTIFICIAL_BRAZO_ROBOT.pdf?sequence=2http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/bitstream/handle/123456789/68/SOBRADO_EDDIE_VISION_ARTIFICIAL_BRAZO_ROBOT.pdf?sequence=2http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/bitstream/handle/123456789/68/SOBRADO_EDDIE_VISION_ARTIFICIAL_BRAZO_ROBOT.pdf?sequence=2


35/42

#n la imagen de la figura ?J GH, el histograma nos indica que el fondo (gris claro) es lo

que ocupa ms espacio en la imagen, porque es el que contiene mayor n+mero de

pi!eles en la escala de grises HGI (apro!.). *uego tenemos el lquido (refresco, color

negro) y la tapa y partes de la etiqueta (color blanco). Si aplicamos un umbral (threshold)

a esta imagen, a partir del lmite que establece el lquido (apro!imadamente ni"el I; de la

escala de grises), todo lo dems se con"ierte en color negro (;), y el lquido se con"ierteen color blanco (H). 'e esta forma, la imagen pasa a ser binaria, y el liquido queda

claramente separado de todo lo dems que aparece en la imagen (0A*3A1->'A, G;;&)

/424/4 ,PERACI,NE3 M,RF,LGICA3

*as operaciones morfolgicas son m%todos para procesar imgenes binarias basadas

sobre formas. #stas operaciones toman una imagen binaria como entrada y dan como

resultado una imagen binaria como salida. #l "alor de cada pi!el en la imagen de salidaest basado sobre el correspondiente pi!el de entrada y sus "ecinos. 'entro de las

operaciones morfolgicas tenemos la dilatacin y erosin, las cuales sern tratadas a

continuacin.

*a dilatacin adiciona pi!eles a los lmites del ob$eto (es decir los cambia de off a on), y la

erosin remue"e pi!eles sobre los lmites del ob$eto (los cambia de on a off).

(0A*3A1->'A, G;;&)

2.5.2.1. DILATACION

Sea A y K con$untos de XG y representando al con$unto "aco, la dilatacin de A por K,se representa YK, en la ecuacin siguiente:

3or tanto, el proceso de dilatacin consiste en obtener la refle!in de K sobre su origen,

despu%s, cambiar esta refle!in por !. *a dilatacin de A por K es entonces, el con$unto

de todos los desplazamientos !, tales que K y A se solapen en al menos un elemento

distinto de cero. Kasndose en esta interpretacin, la ecuacin siguiente se puede "ol"era representar mediante la ecuacin (0A*3A1->'A, G;;&)

Al con$unto K, se le conoce normalmente como el elemento de estructura de la dilatacin.

6omo "emos, se toma el elemento de estructura K como una mscara de con"olucin.

Aunque la dilatacin se basa en operaciones de con$unto, mientras que la con"olucin se

basa en operaciones aritm%ticas, el proceso bsico de mo"er a K respecto a su origen, y

34


36/42

desplazarlo despu%s sucesi"amente de tal forma que se deslice sobre el con$unto

(imagen) A, es anlogo al proceso de con"olucin e!puesto anteriormente.

*os componentes del con$unto K (elemento estructurador), pueden ser ceros o unos.*a

cantidad de ceros yLo unos determina, en con$unto con el tamao del elemento

estructurador, el efecto que produce su utilizacin en las operaciones morfolgicas.(0A*3A1->'A, G;;&)

Cigura G&.E@9;/ 9 ,,?. +, E9;9/ 9->>, B +: I;,=9 A. +R9->,/ 9 , ,,? A B

Recuperado de


R;4F4C4A

pi!el en la imagen de entrada. *a siguiente regla define la operacin para la dilatacin:

83ara dilatacin, si cualquier pi!el en los "ecinos del pi!el de entrada es on, el pi!el de

salida es on. 'e otra manera el pi!el de salida es off.< (0A*3A1->'A, G;;&)

2.5.2.2. EROSIN

P,, /- /@>/- A B 9 "2 , 9/-? 9 A / B 99-9,, / A Q B-9 99 /;/ , 9>,? -=>99(

que dice, que la erosin de A por K es el con$unto de todos los puntos ! tal que K,

trasladado por !, est contenido en A. 6omo en el caso de la dilatacin, la ecuacin

anterior no es la +nica definicin de la erosin. Sin embargo, esta ecuacin,

normalmente, es ms adecuada en implementaciones prcticas de la morfologa. Si se

toma como e$emplo el elemento estructurador que se muestra en la figura Ga, y la

imagen de entrada de la figura Gb, se obtiene la imagen de salida que se muestra en la

figura Gc, en la cual el proceso de erosin ha sido aplicado.

35


37/42

Cigura G.+, E9;9/ 9->>, +: I;,=9 /=, + I;,=9 9/-/,,.

Recuperado de


R;4F4C4A

anlisis para imgenes binarias, con propsitos tan "ariados, entre estas t%cnicas est el

contar, etiquetar ob$etos y filtrado de ob$etos seg+n su tamao.

7na de las operaciones ms comunes en "isin es encontrar las componentes

conectadas dentro de una imagen. #n la figura GQ "emos un e$emplo de una imagen y su

imagen de componentes conectadas, en donde se ha etiquetado con un n+mero a las

componentes conectadas

Cigura GI.,I;,=9 +:E>9,/ >9, 9 /:@9/-

Recuperado de


R;4F4C4A


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Se ha de disponer de una definicin consistente de conecti"idad para demarcar todos los

ob$etos en imgenes binarias y ser capaces de idear algoritmos para etiquetarlos y

contarlos.

#l etiquetado es una t%cnica que, partiendo de una imagen binaria, nos permite etiquetar

cada uno de los ob$etos conectados presentes en la imagen. #sto "a a posibilitar:

'istinguir los ob$etos respecto del fondo (propiedad intrnseca de la imagen binaria).

'istinguir un ob$eto respecto de los dems ob$etos.

6onocer el n+mero de ob$etos en la imagen.

#n general, los algoritmos para etiquetar dan buenos resultados con ob$etos con"e!os,

pero presentan problemas cuando aparecen ob$etos que tienen conca"idades (formas en

7), como se obser"a en la figura GQ donde diferentes partes de un mismo ob$eto pueden

acabar con etiquetas distintas, incluso pueden aparecer colisiones de etiquetas. #n este

sentido el peor caso que puede plantearse es un ob$eto con forma de espiral.

(0A*3A1->'A, G;;&)

Cigura GQ. I;,=9 9 /;, 9 U 9>9,, ;9,9 9 ,=/;/ 99>9,/

Recuperado de


R;4F4C4A


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/42464 FILTR, DE TAMA,

E ,/ 9 ,;,/ 9 ;/( 9:/ , /9-/ 9 >;:,,? >99 ,,999=/9- 9 , ;,=9 :,, >9 -/ /-9>9, 9 >/. T,9- 9=/9--/ /;,;99 9>9,-.

R9> 9 ;9/ 9 /:@9/- 9 , ;,=9 +, /:@9/- 9 > 99;,/,;,/ >9 / 99-, ,, , ,,?( E ,=>,- /,-/9- 9->,99-,9 9;, 9 >, ;,=9 :,, ,>9/- /:@9/- >9 / ->99 >,;,/ 99;,/ / / 9 /,/ 9;, /- /:@9/- >9 - ->999-9 ,;,/.

L/- /:@9/- -/ ,/- 99/ 9 >9, -> ,;,/ / ,/ ,-/9,/9- 9 9/-? ,,? +/ 9,-? /;/ -9 ,,?,9/;99. S 9;:,=/ 9 ;>,- ,,/9- 9- /// >9 /-/:@9/- 9 9- -/ 9 > ,;,/ ;,/ >9 T 99- +9 99 > ,;,/ =>, / ;9/ >9 T 99--9 9;,H ,, 9/ -9 ,;:, /- /9-/99- 99- , ,/ 9// +0. +MALPARTIDA 2003

Cigura GP. +,I;,=9 :,, +: F,/ 9


40/42

/474 CLCUL,3 TERIC,3

U/ 9 N>9-/- ,9- /:@9/- 9- /:99 , -,, 99 /- >/->/- ,,,/- 9 ,, ,/ 9-9/ , ,, /- -99>9, 9 9 ,/ ,9-,/ 3D.

P,, ,>, , -,, 99 9-/- >/- +AD ,,,;/- , -=>99;,=9

Elaboracin Propia

T99;/- /;/ ,,:9- ///- / ,- / W/9-/99 , -9/ 9 --9;,.

C/;9,;/- ,,,/ / 9 9/9;, 9 P99(

1. a2+x2=(my )2 a

2= (my )2x2

A,/ 9 9 /-9/- /:99;/- , -=>99 9>,? NX2(

3!


41/42

2. x2+(my )22 (x ) (my )cos (180 )=a2

+2+1

O:99;/-(

3. x=(my )cos(180) / / ,/ /9;/- 9> >9

4. y=(nx )cos(180)

R9,/,/ 3. Y 4. P,, /:99 >, 9>,? 9 9 >? 9 ; W

O:99;/- , -=>99 9>,?(

5. x=mcos (180 )ncos (180)2

1cos (180)2

S,:9;/- / -=>99(

a2= (my )2x2

6. a2+n2=c2 d

2=(my )2x2+n2

S9 99 9 >? ; 9 ,=>/ W / / ,/ 9- /-:9>; / 9 /:@9/ 9 ,, , -,, /9-/99 , , -,,

99 /- /- >/- ;9-/,;99.P,, /9 /:99 , -,, -9 /;, 9 999, , -,, 99 >/-, ///- 9 --9;, -9< ,, 9 /:99 / > /9-,;9/ 9;/-.

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*I*LI,GRAFA

C>:9- B. S. O;/- N. R. Z R9, A. +11 9 S99;:9 9 2013. Scribd.O:9/ 9 ([[9-.-:./;[/[167234!75[I/;9V-/E-99/-/,

F>,? %\;9, I. +24 9 O>:9 9 2013. MATLAB.O:9/ 9-([[9-.\://\-./=[\[M,,:

F>,? %\;9, I. +18 9 A: 9 2015. Wikipedia. O:9/ 9-([[9-.\9,./=[\[V-]C3]B3^,,

G A. I. DK, S. M. Z T. J. L. +2011. VISIN ESTEREOSCPICA PORCOMPTA!ORA CON MATLAB " OPENCV.LULU.

J,-V-/ S. +200!.#a$Vi$io. O:9/ 9 ([[.@,--/./;[;>-9-9-.;

J,-V-/ S. +200!.#a$Vi$io. O:9/ 9 ([[.@,--/./;[,,/9--/,,>-,.;

MALPARTIDA E. A. +2003. SISTEMA !E VISIN ARTI%ICIAL PARA EL

RECONOCIMIENTO " MANIPLACIN !E OB#ETOS TILI&AN!O NBRA&O ROBOT. O:9/ 9([[9--.>.9>.9[9/-//[:-9,;[,9[12345678![68[SOBRADO^EDDIE^VISION^ARTIFICIAL^BRA"O^ROBOT._-9>992

M,%/\-. +2015. Ma'(Work$.O:9/ 9([[.;,/\-./;[/>-[;,,:[

O,/ %. O. +2006. Vi$in Ar'i)cial* An+li$i$ Terico del Tra'a,ien'o !i-i'alde.O:9/ 9([[:99--.>,.[9--[>,[2006[:;@.37[/[:;@.37.

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