Procesamiento De Imagenes

Procesamiento de Imágenes

OBJETIVO:
Lograr el reconocimiento de figuras geométricas.
PROGRAMA UTILIZADO:
Matlab
PROCEDIMIENTO:
RECONOCIMIENTO DE LA FIGURA
Bajo el comando de Reconocimiento de imágenes:
ImA=imread('objetos3.jpg');

Se realizan ciertas modificaciones para obtener una imagen con la que se pueda trabajar.

ImB=rgb2gray(ImA);
ImC=im2bw(ImB,0.9);
ImC=(ImC-1)*(-1);
ImC= bwareaopen(ImC,60);
ImD= imfill(ImC,'holes');
ImC=(ImD-1)*(-1);
figure, imshow(ImC)

Luego de ello se analizaron 3 métodos con los cuales se obtuvieron un resultado aceptable.
* MÉTODO 1: Segmentación y reconocimiento de un objeto inscribiéndolo dentro de un área cuadrada.
Por este método el objeto se inscribe dentro de un área cuadrada. Para ello se ubican los píxeles que seencuentran en el borde del objeto, y tomando como referencia los puntos máximos y mínimos se procede a inscribir y recortar la imagen.
La idea de este método es hallar el área del objeto y compararla con el área del cuadrado que la inscribe.
* MÉTODO 2: Analizando la variación que tiene lugar en la frontera del objeto
Dado el objeto y reconociendo la frontera en función a pixeles, se procede aconvertir la función frontera a coordenadas polares (tomando como referencia el centroide del objeto), de tal manera que resulte una función respecto al radio y un ángulo, luego de ello se procede a restar el radio de un punto por otro radio que este “p” píxeles (en el programa se considero p=5) alejado del otro, los resultado se guardan en una función “dif”, que mediante un arreglo se define losvalores índice para el cual se tiene un cambio de signo (esto significa que el tamaño del radio pasa de estar disminuyendo a aumentar o viceversa), luego se hace una verificación ubicando los puntos donde la función varía y creando vectores, estos últimos se someten a un arreglo para obtener sus ángulo entre ellos, y de obtener un ángulo menor que uno ya predispuesto, se procede a calificar al puntocomo “lado falso”, haciendo esto se puede contabilizar el número de lados que tiene el objeto y realizar la clasificación.
* MÉTODO 3: Usando comando video.CornerDetector

Se utiliza el comando video.CornerDetector para hacer el detectado de esquinas que tiene la figura, una vez hecho esto se hace el conteo de esquinas y se procede a clasificar los objetos.

OBSERVACIONES:

* Para elprocedimiento que se realizó se utilizaron todos lo s objetos sobre una base blanca.
* Como se puede ver los métodos descritos hasta el momento trabajan con solo un objeto, sin embargo, esto cambia al aplicar bucle teniendo en cuenta la cantidad de objetos y aprovechando que la función bwboundaries nos permite reconocer cada objeto de una imagen binaria.

CONCLUSIONES:
* Los resultadosmejoran en función del método utilizado obteniendo mejores con el número 3 y no tan precisos con el primer método.
* A pesar de lo anterior se considera válido los otros métodos, ya que estos trabajan de manera distinta, concluyendo que la eficacia del método se definirá en cuestión de la aplicación que se desea realizar.
* Existen otros métodos que se pueden utilizar como por ejemplo lo esinscribir al objeto dentro de un círculo y hallar el centroide para luego calcular el área, pero por la similitud con el primero no se realizó. O como hallar la distancia de los pixeles del borde hasta el centroide y definir una función polar, la cual tenga un valor de radio para un valor de ángulo, luego hacer una función de correlación cruzada mediante datos previamente almacenados yclasificar la función dependiendo de a que función se acerca nuestra función inicial, pero como se mencionó esta necesitaba de una base de datos la cual significa que no podría funcionar para casos generales.
* Por último, se está trabajando en un método general, el cual es llamado perceptron multicapa, el cual se basa en determinar funciones en base a características del objeto y luego hacer el...