Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Percepción visual artificial - Coggle Diagram
Percepción visual artificial
Describe el modelo de percepción visual artificial
Preprocesamiento
Funciones se especializa en realizarle mejoras a la imagen captada, es decir resalta un sin número de características que conllevan a elevar la calidad de la imagen a la hora de ser analizada. Dentro de las funciones más comunes se encuentra la eliminación del ruido, el cambio de contraste y brillo, las transformaciones geométricas dentro de otras.
Suavizado
Técnica para disminuir la distorsión artificial, esto se representa una imagen de alta resolución a una más baja.
Realzado
Es el conjunto de sensaciones, no visuales, que experimenta un individuo para recibir información
Segmentacion
Bordes
Descripción de “forma” basada normalmente en modelos geométricos
Regiones
Las regiones resultantes de estos procesos de segmentación deberán ser homogéneas y maximales, donde maximal significa que los criterios de homogeneidad no se cumplirán tras la unión de una región con alguna de sus adyacentes
El análisis de la imagen requiere una reducción de la cantidad de información.
La segmentación permite identificar las partes significativas dela imagen.
Extracción de propiedades
Descripción de líneas: Transformada de Hough
Es una herramienta que permite detectar curvas en una imagen.
El objetivo de la transformada de Hough es encontrar puntos alineados que puedan existir en la imagen, es decir, puntos en la imagen que satisfagan la ecuación de la recta
Para aplicar la transformada de Hough es necesario discretizar el espacio de parámetros en una serie de celdas denominadas celdas de acumulación. Esta discretización se realiza sobre los intervalos (ρmin,ρmax) y (θmin,θmax).
hough.p-> Este script realiza la transformada de Hough de una imagen
function [h,theta,rho]=hough(f,dtheta,drho)
houghpeaks.p-> Detecta los picos que hay en la matriz H de la transformada de Hough.
function [r,c,hnew]=houghpeaks(h,numpeaks,threshold,nhood)
houghlines.p -> Extrae segmentos de linea basándose en la transforma de Hough.
function lines=houghlines(f,theta,rho,rr,cc,fillgap,minlength)
Descripción de regiones
el crecimiento de regiones es un procedimiento que agrupa pixels o subregiones en regiones mayores.
La forma más sencilla de este proceso es la llamada agregación de pixels que comienza con un conjunto de pixels semilla y a partir de ellos hace crecer la región añadiendo a dichos pixels semilla aquellos vecinos que tienen propiedades similares (nivel de gris, color, textura).