Procesamiento digital de video en tiempo real y - Maestría en ...

Procesamiento digital de video en tiempo real y “video wall” con la PC 24
Rotación respecto al origen
⎡xf
⎤⎡1
/ a
⎢ ⎥⎢
⎢
yf
⎥⎢
0
⎢⎣
1 ⎥⎦
⎢⎣
0
0
1/
b
0
⎡xf
⎤⎡cosθ
− senθ
⎢ ⎥⎢
⎢
yf
⎥⎢
senθ
cosθ
⎢⎣
1 ⎥⎦
⎢⎣
0 0
0⎤⎡
xi⎤
0
⎥⎢
⎥
⎥⎢
yi
⎥
1⎥⎦
⎢⎣
1 ⎥⎦
0⎤⎡
xi⎤
0
⎥⎢
⎥
⎥⎢
yi
⎥
1⎥⎦
⎢⎣
1 ⎥⎦
Todas estas transformaciones tomarían mucho tiempo si se tuviera que leer cada
píxel, realizar la operación matemática, normalizar el valor a 255 y escribirlo en una nueva
imagen. Para acelerar este proceso existen las tablas de consulta (look up tables LUT). Son
tablas en las que su índice es el nivel de gris antiguo del píxel y su valor el nuevo nivel de
gris que le corresponde. Así todos los calculos se realizan en la parte de inicialización del
algoritmo para poder después trabajar en tiempo real.
3.1.4 Ruido
Todas las imágenes tienen una cierta cantidad de ruido, valores distorsionados, bien
debidos al sensor CCD de la camara o al medio de transmisión de la señal. El ruido se
manifiesta generalmente en píxeles aislados que toman un valor de gris diferente al de sus
vecinos. El ruido puede clasificarse en cuatro tipos:
Gausiano. Produce pequeñas variaciones en la imagen y se debe a las diferentes ganancias
en el sensor, ruido de los digitalizadores, perturbaciones en la transmisión etc. Se considera
que el valor final del píxel sería el ideal más una cantidad correspondiente al error, que
puede describirse como una variable gausiana.
Impulsional. El valor que toma el píxel no tiene relación con el valor ideal sino con el
valor del ruido que toma valores muy altos o bajos. Se caraceteriza entonces porque el píxel
toma un valor máximo, causado por una saturación del sensor, o minimo si se ha perdido su
señal. También puede encontrarse si se trabaja con objetos a altas temperaturas, ya que las
camaras tienen una ganancia en el infrarrojo de la que no dispone el ojo humano. Por ello
las partes muy calientes de un objeto pueden llegar a saturar el píxel.
Frecuencial. La imagen obtenida es la suma entre imagen ideal y otra señal, la
interferencia, caracterizada por ser una senoide de frecuencia determinada.
Multiplicativo. La imagen obtenida es fruto de la multiplicación de dos señales.
3.1.5 Deteccion de bordes
Una de las informaciones más utiles que se encuentran en una imagen la constituyen
los bordes ya que al delimitar los objetos definen los limites entre ellos y el fondo y entre
los objetos entre si.
Las tecnicas usadas en la detección de bordes tienen por objeto la localización de
los puntos en los que se produce una variación de intensidad, empleandose para ello