1. Introducción al Procesamiento de Imágenes
Introducción al Procesamiento de
Imagenes
Ing. Samuel Oporto Díaz (Mg)
soporto@wiphala.net

2. Mapa del Curso
Operaciones Operaciones
Punto Morfológicas
Introducción a
Representación Extracción de
la Visión
de la Imagen características
Artificial
Filtros Segmentación
Reconocimiento
de Patrones

3. Tabla de Contenido
• Visión Artificial
• Dificultades de la Visión Artificial
• Aplicaciones de la Visión Artificial
• Sistema de Visión Artificial
• Libros

4. Objetivos
1. Presentar los conceptos básicos de la visión artificial
2. Identificar la líneas de investigación de la visión artificial

5. VISIÓN ARTIFICIAL

6. Inteligencia Artificial
• La inteligencia artificial es una
ciencia que intenta crear
programas para máquinas que
imiten el comportamiento y la
comprensión humana.
• Intenta crear máquinas y/o
programas para automatizar
tareas que requieran de
comportamiento inteligente.
• Estas máquinas y/o programas
se denominan agentes.

7. Visión Artificial
• La Visión Artificial (Visión por Computador
o Visión Computacional), es parte de la
inteligencia artificial.
• Es el conjunto de técnica y modelos que
permiten procesar, analizar y explicar aquella
información espacial (3-D) obtenida a través
de una imagen digital (2-D).
• Intenta programar un computador para que
"entienda" una escena o las características
de una imagen digital.

8. La visión artificial y otras áreas

9. Disciplinas de la Visión Computacional
Procesamiento Reconocimiento
de Imágenes de Patrones
Gráficos por Visión
Computadora Computacional

10. Procesamiento de Imágenes
• Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes.
Binarización, Complemento
Imagen 2D Corte, Ecualización, Filtros Imagen 2D
Operaciones Morfológicas

11. Procesamiento de Imágenes
• Mejorado de Imágenes • Compresión de la imagen
(transmisión)
• Restauración de imágenes • Identificar el ROI.
corregir imágenes fuera de foco

12. Reconocimiento de Patrones
• Identificar los objetos existentes en una imagen.
Segmentación, filtros,
Identificación de bordes,
Imagen 2D patrones
Clasificación y reconoci-
miento de Patrones

13. Reconocimiento de Patrones
• Reconocimiento de rostros • Reconocimiento de huellas digitales
• Reconocimiento de celulas • Reconocimiento de placas

14. Visión Computacional
• Reconstrucción de la imagen 3D desde imágenes 2D
Construcción imágenes 3D Datos
Imagen 2D Generación de escenas geométricos
Descripción de la escena en 3D
Imagen Original Esquema Básico Esquema intermedio Escena en 3-D

15. Visión Computacional
• Determinar la identidad y 1. Reconstruir un espacio 3-D a
localización de objetos en partir de vistas 2-D
una imagen.
• Construir una representa-
ción tridimensional de un
objeto.
8. Proyectar una escena 3-D en
• Construir una descripción un plano 2-D.
de la escena de trabajo.
• Establece la relación entre
el mundo 3-D y las vistas
2-D tomadas de él, para:

16. Gráficos por Computadora
• Modelado Geométrico de objetos
Projecciones 3D en 2D
Datos
Sombreado,
Geométricos Imagen 2D
en 3D Texturizado
Animación, Renderización

17. DIFICULTADES DE LA
VISIÓN COMPUTACIONAL

18. Dificultades
Es un mapeo de M:1 (3D  2D)
• Muchas superficies 3D con materiales, geometría e
iluminación distintas, nos llevan a imágenes 2D idénticas.
• El mapeo inverso (2D  3D) no tiene una solución única,
por que en el paso 3D  2D se ha perdido información.
Computacionalmente cara.
• El cerebro humano trabaja en paralelo, para procesar miles
de señales. Una PC tiene un solo μP.
Dificultad para identificar el patrón a reconocer.
• No entendemos aún el problema de reconocimiento de
patrones.

19. Reconocimiento de Patrones
¿Cómo discernir entre realidad y una imagen de la realidad?
¿Qué pistas o claves están presentes en la imagen?
¿Qué conocimiento utilizamos para reconocer algo en la
imagen?

20. Reconocimiento de Patrones
¿Qué es este objeto?
¿Juega el color un rol importante en el reconocimiento?
¿Sería más fácil reconocerlo desde una vista diferente?

21. Reconocimiento de Patrones
• ¿La textura característica de una imagen pueden
ayudarnos a reconocer objetos rápidamente?

22. Reconocimiento de Patrones
• ¿La forma de una imagen pueden ayudarnos a reconocer
objetos rápidamente?
¿cuál es macho y cuál es hembra?

23. Imposibilidad física

24. Restricciones y Supuestos
• Restricciones para recobrar la escena
– Recolectar más datos (imágenes)
– Asumir cosas acerca del mundo
• Computabilidad y robustez
– Es la solución computable usando recursos razonables?
– Es la solución robusta?
• Sistemas para la industria.
– Hacen fuertes suposiciones sobre las condiciones de iluminación
– Hacen fuertes suposiciones sobre la posición de los objetos
– Hacen fuertes suposiciones sobre el tipo de objetos

25. APLICACIONES DE VISIÓN
ARTIFICIAL

26. Control de calidad en la industria

27. Biometría

28. Detección de rostros

29. Reconocimiento de Actividad Humana

30. Reconocimiento de objetivos

31. Interpretación de imágenes aéreas

32. Monitoreo de tráfico

33. SISTEMA DE VISIÓN
ARTIFICIAL

34. Sistema de Visión Artificial

35. Sistema de Visión Artificial

36. Sistema de Visión Artificial
Digitalización
Retro-alimentación Imagen Capturada
Procesamiento
de la imagen
Objetos Reconocidos Segmento de interés

37. REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS

38. Referencias
• R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing;
Addison-Wesley, 2007.
• N. Efford; Digital image processing: A practical introduction
using JAVA; Addison-Wesley, 2000.
• R. C. González, R. E. Woods, S. L. Eddins; Digital image
processing using MATLAB; Prentice Hall, 2004.
• J. R. Parker; Algorithms for image processing and
computer vision; Wiley, 1997.

39. Libros
Tratamiento Digital de Imágenes
González, Rafael C.
Woods, Richard E.

40. PREGUNTAS