presentacion robotica.pptx

7/17/2019 presentacion robotica.pptx

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Tema: Visión Inteligente

Materia: Desarrollo de Sistemas Robóticos

Profesor: ING. HECTOR QUEJ COG!"!

E#$i%o n$mero &

emestre: '

INTITUTO TECNO(OGICO UPERIOR

)E

C!(*INI EN E( ET!)O )E C!MPECHE

Ingeniería en SistemasComputacionales



Visión Artifcial

La Visión Artificial es una rama de la Inteligencia Artificial, cuyo

objetivo es dotar a las computadoras del sentido de la vista y de la

subyacente capacidad de comprensión de un mundo

tridimensional a través de las correspondientes imgenes

bidimensionales!

"l objetivo final de la visión artificial es producir sistemas

artificiales #ue manifiesten un comportamiento visivo de

prestaciones e#uiparables a las de un sistema biológico!



Las computadoras no pueden manejar valores continuos,pero si matrices de valores digitales.

Un punto de una imagen en una matriz es llamado pixel yrepresenta la irradiancia del correspondiente punto (másexactamente el valor promedio de una región).Frecuentemente los índices van de a !"# y de a $"#.



Fases de la Visión Artifcial

%n el desarrollo de un sistema de visión arti&cial se re'uiere

seguir una serie de pasos o etapas, para poder alcanzar elojetivo &nal.

1.-Adquisición

Preprocesado

Anlisis !t"cnicas

desegmenta

ción

Compresión

olo prepara la

imagen*ara suinterpretación,!o proporcionaen si,

in+ormacióncerca de lo'ue seoservan laimagen



Adquisición

%s la etapa en la cual se capturan las imágenes, +uentede la in+ormación, mediante una cámara, normalmentede vídeo 'ue devuelve una imagen digital.

Una cámara digital, el e'uivalente a los receptores delojo, es una matriz de +otodiodos, la tecnología másusada es la * (ctive *ixel ensor), cada celda de lamatriz es e'uivalente a un píxel de la imagen, y cada

celda esta compuesta por cuatro +otodiodos.

*uesto 'ue los +otodiodos simplemente son sensiles ala luz, se sit-a sore ellos un &ltro de ayer, 'ue no esmás 'ue una malla de &ltros rojos, verdes y azules, en

proporción /01 rojos y azules, y 01 verdes



Una vez ad'uirida la imagen, dee ser

digitalizada en el caso de no ser digital paraposteriormente comprimirse, normalmente seusan +ormatos de imagen lossy, tipo jpg por'uereducen el tama2o de los datos y no se pierde

demasiada calidad.



Preprocesado

%l preprocesado o elaoración de la imagen es la etapa en la'ue se trata de reparar la degradación 'ue su+re la imagen enla etapa de ad'uisición. %n esta etapa no se tiene unconocimiento del contexto, simplemente se realizan lasoperaciones necesarias para 'ue en las siguientes etapas sedisponga de la mejor imagen posile.



Segmentación

3onsiste en sudividir la imagen por elementos dein+ormación, a nivel medio consiste en extraer regiones y anivel alto en extraer ojetos. %xisten astantes t4cnicas de

segmentación y aun se siguen investigando, pues resultaastante complejo soretodo a alto nivel, extraer un ojeto.



Segmentación por#ordes

Segmentación por

um#rales

Segmentación por

regiones

e asan en ladetección de ordes

y construcción de+ronteras, a partir de&ltros típicos como*re5itt y oel.

3onsiste en 6acer una inarización dela imagen por ojeto, a partir de unosvalores umral. e puede 6acer pordiversos m4todos, -s'ueda demínimos, $inimización de la varianza,

reconocimiento de +ormas, etc.

%stos m4todos seencargan deextraerdirectamente lasregiones. $4todos

típicos son el deUnión de regiones(eti'uetado),lgotimos de3recimiento con$ezclado, etc.



%l prolema general de la segmentación de imágenesconsiste en localizar los di+erentes ojetos 'ue están

presentes en una imagen.

%n un sistema de visión arti&cial gen4rico, la +ase desegmentación se encuadra entre las +ases depreprocesamiento, en la 'ue las imágenes son sometidasa di+erentes operaciones de &ltrado 'ue ayuden a mejorarla calidad de la imagen o a destacar los ojetos 'ueposteriormente 'ueremos segmentar, y la deidenti&cación o reconocimiento de los ojetos, 'ue es enla +ase en la 'ue se reconocen y eti'uetan los distintosojetos de la imagen.



Compresión

Una vez ya &nalizado la +ase previa de análisis, se dispone detodos los ojetos identi&cados y analizados de la imagen.

%n esta +ase de comprensión se procederá a otenerparámetros relacionados con las características de los

ojetos7 color, +orma, textura, orientación ...8educción de la cantidad de memoria para representar unaimagen



Filtrado en el dominio de +recuencia

Los &ltros de +recuencia procesan una imagen traajandosore el dominio de la +recuencia en la 9rans+ormada deFourier de la imagen.

#. se aplica la 9rans+ormada de Fourier,/. se multiplica posteriormente por la +unción del &ltro 'ue

6a sido escogido.:. para concluir re"trans+ormándola al dominio espacial

empleando la 9rans+ormada ;nversa de Fourier.



3omo la multiplicación en el espacio de Fourier es id4nticaa la convolución en el dominio espacial, todos los &ltros

podrían, en teoría, ser implementados como un &ltroespacial.

Teorema de la Convolución (frecuencia):

<ominio de la +recuencia = trans+ormadas de Fourier>multiplicación



Con$ersión a %scala de &rises

La conversión de una imagen en color aescala de grises, el e'uivalente a laluminancia de la imagen. 3omo yasaemos el ojo percie distintasintesidades de luz en +unción del color

'ue se oserve, esto es deido a larespuesta del ojo al espectro visile lacual se puede oservar en la &gura, poresa razón el cálculo del e'uivalentelanco y negro (escala de grises oluminancia) de la imagen dee realizarse

como una media ponderada de lasdistintas componentes de color de cadapixel.



La ecuación de la luminancia nosmuestra es la expresión

matemática de ese +enómeno ylos +actores de ponderación decada componente de color nosindican la sensiilidad del ojo6umano a las +recuencias delespectro cercanas al rojo, verde yazul.

' ) *+,.&+,./0+,.11

parecería una nueva matriz deun yte por pixel 'ue daría la

in+ormación de luminancia.i 'uisi4ramos convertir a escalade grises una imagen de paleta,astaría con convertir cada colorde la paleta a su gris

correspondiente.







Para fltrar en el dominio de la 2recuencia se de#enseguir los siguientes pasos3i) $ultiplicar la imagen de entrada por para centrar latrans+ormada, como lo indica la ecuación .

ii) 3alcular la 9<F de la imagen, F(u,v), mediante la ecuación

F4u5 ) ∫ ∫ 24x!65e7-89

ux$65:dxd6

iii) $ultiplicar F(u,v) por una +unción ?(u,v) 'ue act-e como&ltro.

iv) 3alcular la 9<F inversa del resultado 6allado en (iii).

v) @tener la parte real del resultado de (iv).

vi) $ultiplicar el resultado de (v) por



*ara el caso de una imagen se

re'uiere aplicar la trans+ormación en/"<

$ 9rans+ormado de Fourier

F(u) = ∫ ∫ +(x,y)eB"j/π(ux>vy)Cdxdy

$ 9rans+ormada inversa

+(x) = ∫ ∫ F(u,v)eBj/π(ux>vy)Cdudv

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