Vision Artificial

1.- INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIAL.
VISIÓN ARTIFICIAL: Ciencia que estudia la interpretación de las imágenes mediante computadores.

Estructura de un sistema de visión artificial
CÁMARA: Produce la conversión de la señal luminosa en señal eléctrica.
TARJETA DE ADQUISICIÓN Y PROCESAMIENTO DE IMÁGENES (T.A.P.I.): Realiza la digitalización, muestreo y cuantificación de la señalanalógica. Ejecuta procesamientos de bajo nivel sobre la imagen.
ELEMENTO CCD: Cada uno de los elementos fotosensibles de que consta una cámara. Almacenan una información discreta en forma de carga que es propocional a la intensidad luminosa recibida y al periodo de integración.
PIXEL: Elemento básico de la imagen en la memoria del computador. Puede ocupar un bit en imágenes binarias, un byte enimágenes de 256 niveles de gris, 2 bytes en imágenes de hasta 65536 niveles de gris o 3 bytes en imágenes en color. (1 byte por cada color fundamental R, G, B).

2.- DIGITALIZACIÓN.

Proceso de conversión a digital de la señal analógica transmitida por la cámara. Se realiza un muestreo o digitalización de las coordenadas espaciales y una cuantificación o digitalización en niveles de gris.
Elprimer efecto se puede apreciar en la siguiente secuencia de imágenes, donde se parte de una imagen de 256x256 pixels a una de 32x32 pixels:

256 x 256( cada píxel equivale a un punto de la pantalla ). 128 x 128 ( cada píxel equivale a 2 puntos de la pantalla )

64 x 64 ( cada píxel equivale a 4 puntos de la pantalla ). 32 x 32 ( cada píxel equivale 8 puntos de la pantalla )El segundo efecto se puede apreciar en la siguiente secuencia de imágenes, donde se parte de una imagen con 256 niveles de gris y se llega a una imagen con 2 niveles de gris.

256 x 256 ( 256 niveles de gris ). 256x 256 ( 128 niveles de gris ).

256 x 256 ( 64 niveles de gris). 256 x 256 ( 16 niveles de gris ).


256 x 256 ( 8 niveles de girs ).256 x 256 ( 4 niveles de gris ).


256 x 256 ( 2 niveles de gris ).
En una imagen de 256 niveles de gris, el valor más oscuro es el 0 y el más claro el 255. En la siguiente figura se observa un detalle de la primera imagen:





Detalle del ojo derecho de Lena. Valores correspondientes del nivel de gris por píxel.

3.- CARACTERÍSTICAS DE UNA IMAGEN.
Una imagen puedeser caracterizada, matemática o visualmente, de múltiples formas. Algunas de las más empleadas son las siguientes:
3.1.- Histograma.
3.2.- Nivel de ruido.
3.3.- Brillo.
3.4.- Contraste.
3.5.- Nitidez.
3.6.- Color.
3.7.- Textura.
3.8.- Cantidad de información.
3.9.- Vecindad.
3.10.- Diferencia cuadrática de dos imágenes.

3.1.- HISTOGRAMA.
Es la distribución de niveles degris en una imagen. En el eje de las abscisas se representa el rango posible de intensidades de gris. En el eje de las ordenadas se representa el número de píxels para cada nivel de gris.
En las siguientes figuras, se pueden observar dos ejemplos de imagen, una con histograma bien distribuido y otra con histograma mal distribuido:

Imagen inicial con histograma bien distribuido.Imagen con histograma mal distribuido.

3.2.- NIVEL DE RUIDO.

Se define como ruido toda aquella variación del nivel de gris que sufre un pixel no debida a la aportación lumínica de la escena.
Los ruidos se catalogan en:
• Correlados: cuando la variación del nivel de gris depende de la posición espacial del pixel. Un ruido correlado que se presenta frecuentemente en laadquisición de imágenes con integración de campo es el desplazamiento entre filas pares e impares en la imagen.


Imagen inicial y Imagen con filas pares desplazadas 10 píxels.
• No correlados: cuando la variación del nivel de gris no depende de la posición espacial del pixel. Los ruidos no correlados más frecuentes son:
o El ruido gaussiano. La distribución del ruido se asemeja a una...