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Dpto. Física Matemática y Fluidos – Laboratorio de Medida Avanzada por Imagen – Uned Dpto. Física Matemática y Fluidos – Laboratorio de Medida Avanzada por Imagen – Uned ¿Porqué analizar imágenes? ¿Porqué analizar imágenes? Medidas que requieren estudiar un número demasiado elevado de imágenes. Análisis cuantitativo: La visión humana no cuantifica por si sola. El análisis automático es más repetitivo Reconstrucción de imágenes. Visión de zonas ocultas al ojo humano. Tareas repetitivas Medidas que requieren estudiar un número demasiado elevado de imágenes. Análisis cuantitativo: La visión humana no cuantifica por si sola. El análisis automático es más repetitivo Reconstrucción de imágenes. Visión de zonas ocultas al ojo humano. Tareas repetitivas

¿Porqué analizar imágenes?

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¿Porqué analizar imágenes?¿Porqué analizar imágenes?

• Medidas que requieren estudiar un número demasiado elevado de imágenes.

• Análisis cuantitativo: – La visión humana no cuantifica por si sola.– El análisis automático es más repetitivo

• Reconstrucción de imágenes.• Visión de zonas ocultas al ojo humano.• Tareas repetitivas

• Medidas que requieren estudiar un número demasiado elevado de imágenes.

• Análisis cuantitativo: – La visión humana no cuantifica por si sola.– El análisis automático es más repetitivo

• Reconstrucción de imágenes.• Visión de zonas ocultas al ojo humano.• Tareas repetitivas

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Herramientas de análisisHerramientas de análisis

Eliminación de ruido

Preprocesado

Segmentación

Clasificación y análisis

Extracción de característicasVisualización

Cuantificación

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SegmentaciónSegmentación

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SegmentaciónSegmentación

Segmentación:• División de la imagen en

regiones• Identificación de objetos

en la imagen.

Segmentación:• División de la imagen en

regiones• Identificación de objetos

en la imagen.

Aplicaciones• Determinación de

superficies y volúmenes• Reconstrucción

tridimensional• Reducción de información

en transmisión, almacenamiento

Aplicaciones• Determinación de

superficies y volúmenes• Reconstrucción

tridimensional• Reducción de información

en transmisión, almacenamiento

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Dificultades para segmentarDificultades para segmentar

• Artefactos• Homogeneidad (textura)• Formas (patata-coliflor-

spaghetti)• Ruido (señal/ruido o

contraste/ruido)• Cambios de iluminación• Conocimiento previo

• Artefactos• Homogeneidad (textura)• Formas (patata-coliflor-

spaghetti)• Ruido (señal/ruido o

contraste/ruido)• Cambios de iluminación• Conocimiento previo

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Formas de segmentaciónFormas de segmentación

• Manual: El usuario segmenta con una herramienta informática

• Automática: El proceso se realiza sin interacción por parte del usuario

• Semi-automática: Hay etapas automáticas, pero el usuario sigue el proceso en todo momento

• Manual: El usuario segmenta con una herramienta informática

• Automática: El proceso se realiza sin interacción por parte del usuario

• Semi-automática: Hay etapas automáticas, pero el usuario sigue el proceso en todo momento

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Estrategias de segmentaciónEstrategias de segmentación

• Métodos que suponen un conocimiento global de la imagen o de determinados objetos de la misma.

• Métodos basados en bordes o fronteras.• Métodos basados en regiones u objetos.

• Métodos que suponen un conocimiento global de la imagen o de determinados objetos de la misma.

• Métodos basados en bordes o fronteras.• Métodos basados en regiones u objetos.

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Segmentación por umbralSegmentación por umbral

1) Ajuste del lóbulo principal. El umbral se calcula como el punto de corte con el eje de abscisas de una recta ajustada al lóbulo principal del histograma. La recta se traza desde el punto cuyo valor es el 90% del máximo del lóbulo hasta el punto de valor 33% del mismo.

1) Ajuste del lóbulo principal. El umbral se calcula como el punto de corte con el eje de abscisas de una recta ajustada al lóbulo principal del histograma. La recta se traza desde el punto cuyo valor es el 90% del máximo del lóbulo hasta el punto de valor 33% del mismo.

0 50 100 150 200 250 3000

100

200

300

400

500

600

700

800

900

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De la segmentación a la imagen binariaDe la segmentación a la imagen binaria

• Una vez hemos segmentado la imagen, por cualquier de los métodos explicados anteriormente, tenemos una imagen de dos niveles de gris, denominada binaria.

• Generalmente el 0 corresponde al fondo, y el valor 1 a los objetos.

• Se pueden realizar operaciones sobre esta imagen para eliminar ruido y clasificar los distintos objetos.

• Una vez hemos segmentado la imagen, por cualquier de los métodos explicados anteriormente, tenemos una imagen de dos niveles de gris, denominada binaria.

• Generalmente el 0 corresponde al fondo, y el valor 1 a los objetos.

• Se pueden realizar operaciones sobre esta imagen para eliminar ruido y clasificar los distintos objetos.

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Procesado de imágenes binariasProcesado de imágenes binarias

• Combinación de imágenes binarias

• Operaciones morfológicas– Dilatación– Erosión

– Apertura• Erosión+dilatación

– Cierres• Dilatación+erosión

– Esqueletización– Adelgazamiento

• Transformada distancia• Etiquetado

• Combinación de imágenes binarias

• Operaciones morfológicas– Dilatación– Erosión

– Apertura• Erosión+dilatación

– Cierres• Dilatación+erosión

– Esqueletización– Adelgazamiento

• Transformada distancia• Etiquetado

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Medidas sobre objetosMedidas sobre objetos

• Recogida de imágenes• Ajustes geométricos• Preprocesado• Mejora• Segmentación• Clasificación de los

elementos• Calibración de las imágenes• Calibración de distancias

• Medidas sobre la imagen

• Recogida de imágenes• Ajustes geométricos• Preprocesado• Mejora• Segmentación• Clasificación de los

elementos• Calibración de las imágenes• Calibración de distancias

• Medidas sobre la imagen100 km

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Medidas sobre objetosMedidas sobre objetos

• Tamaño– Área– Perímetro– Longitud y anchura

máximas• Forma

– Rectangularidad– Circularidad– Momentos– Ejes principales

• Posición• Medidas de niveles de gris• Medidas del color

• Tamaño– Área– Perímetro– Longitud y anchura

máximas• Forma

– Rectangularidad– Circularidad– Momentos– Ejes principales

• Posición• Medidas de niveles de gris• Medidas del color