Introducción a Visión Computacional

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34 PROC. DE IMÁGENES Y VISIÓN. 2.10 Proyectos 1. Implementar en el laboratorio las siguientes operaciones puntuales: (a) aumento de constraste lineal, (b) ecualización por histograma. Desplegar las imágenes resultantes, considerando que se requieren normalizar los valores de intensidad al rango original (0–255). 2. Implementar en el laboratorio los filtros espaciales básicos: (a) pasa bajos, (b) pasa altos; utilizando máscaras de 3 x 3. Desplegar las imágenes resultantes. 3. Implementar en el laboratorio un filtro con máscara cuadrada general (se puede variar tamaño y valores). Probar con varios filtros gaussianos de diferentes desviaciones (sigmas), aplicando a diferentes imagenes. Desplegar las imágenes resultantes.
Capítulo 3 Detección de orillas 3.1 <strong>Introducción</strong> Diversos experimentos psicofisiológicos han mostrado que el sistema visual humano utiliza una amplia gama de fuentes de información, tales como las sombras, proporciones, longitudes, color, curvatura e intensidades. De las anteriores, las variaciones en intensidad u “orillas” se cuentan entre las más importantes. Aún si una imagen carece de información tridimensional, textura o sombras podemos reconocer el objeto utilizando sus orillas o silueta, ver figura 3.1. Figura 3.1: Podemos reconocer un “dálmata” aún si la imagen carece de información tridimensional, sombras o textura. La información de orillas es procesada por el sistema visual primario, en donde se encuentran células especializadas que responden a las discontinuidades. Las visión humana utiliza las orillas de manera jerárquica, agrupándolas y utilizando la experiencia visual hasta poder reconocer objetos más complicados que líneas, tales como rostros y objetos geométricos. Este subsistema de la visión biológica ocasionalmente “completa” bordes que están, al parecer, ocluídos o implícitos. Los contornos subjetivos de Kanizsa, figura 3.2, son un ejemplo donde el sistema visual “completa” bordes y modifica las intensidades, es decir, se completan con figuras regulares y aparecen “más” brillantes. Detectar orillas es una tarea particularmente importante en visión por computadora. Los límites o bordes físicos, discretizados como variaciones de intensidad, son un punto de partida para tareas de bajo nivel como detección de esquinas, bordes y compresión de imagenes; y son la base de tareas de nivel intermedio como la separación o segmentación de los diferentes objetos en una imagen. 35
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Capítulo 7 Agrupamiento de orillas
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