FI Sánchez Pérez Ricardo Diseño electrónico Presenta: Sánchez Pérez Ricardo “APLICACIONES DE LA VISION POR COMPUTADORA “

Presenta: Sánchez Pérez Ricardo “APLICACIONES DE LA VISION POR COMPUTADORA “

APLICACIONES DE LA VISION POR COMPUTADORA EN BIOLOGÍA

FI Sánchez Pérez RicardoDiseño electrónico


Introducción

En la actualidad existen muchas aplicaciones de software que permiten el procesamiento digital de imágenes, mucho de este utiliza técnicas o algoritmos que son bien conocidos por la comunidad que trabaja en ello, pero otros utilizan sus propias variantes o técnicas nuevas que están pocodocumentadas.


Objetivo:

Tener en Cuenta las aplicaciones existentes y que se están desarrollando hoy en día en biología.

Uso en el exterior de las aplicaciones, segmentación y detección de movimiento.


Detección de patrones de natación del pez Figura 4. Pez Percasol (Lepomis

gibbosus)




Substracción de fondo

En general un buen algoritmo de substracción del fondo debería:

· Permitir que el fondo no sea completamente estático. · Permitir que las imágenes usadas para al creación del modelo

del fondo, existan objetos en movimiento y que estos no influyan al estimar el modelo del fondo.

· Permitir ser usado en aplicaciones en tiempo real. Para ello el tiempo de ejecución destinado al proceso de detección debe ser lo más pequeño que sea posible.

· Permitir adaptar el modelo del fondo a las condiciones cambiantes de la escena. Por ejemplo, si durante la fase de detección oscurece, si se cambian las condiciones de iluminación o si un objeto entra en la escena y pasa a permanecer estático durante el resto del proceso.

· Realizar la tarea de detección con gran exactitud. · El modelo del fondo no debe usar mucha memoria.


“Real-time Foreground-Background Segmentation using Codebook Model” [Kim et al. 2005].


Respecto a la luminosidad, como en la 6-tupla CodeWord se almacenan tanto la máxima como la mínima, esto proporciona un rango en el cual la luminosidad puede variar, permitiendo cierta variación. Es aquí donde se introducen los umbrales a y b para determinar la luminosidad mínima y máxima, permitiendo adaptar, en cierta forma, el algoritmo a la situación estudiada.

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Si se supone una secuencia de M imágenes, durante las N primeras se creará el modelo de fondo, después, desde el frame N+1 al frame M se realizará la detección de los objetos en movimiento.


Creación del modelo de fondo En esta etapa a medida que pasan

los frames, se realiza un estudio del píxel y, dependiendo de la similitud con los demás CodeWords del CodeBooks, se añade uno nuevo o se actualiza el más parecido.



Detección de movimiento

En primer lugar se extraerán las características del píxel a clasificar, después se procederá a la comparación de éste con el CodeBook de este píxel. En caso de que haya coincidencia, se determinaría que el píxel es background y se procedería a realizar una actualización del CodeWord con el cual ha habido coincidencia.

Por el contrario, si las características del píxel comparado no tienen coincidencia con ningún CodeWord, significará que el píxel es un objeto.





Bibliografia.

Manuela Núñez Arredondo. Análisis y extracción de los peces. Tesis Vision Computacional L. Enrique Sucar Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica

y ElectrónicaLemnaTecProcesamiento de imágenes para la

biología

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