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Capítulo 12 (Percepción Visual: Generalidades) - Coggle Diagram
Capítulo 12 (Percepción Visual: Generalidades)
Percepción Visual Artificial
Proceso centrado en cómo los "agentes" (sistemas inteligentes) perciben información del entorno.
Diferencia con Humanos: Los humanos usan múltiples sentidos (olfato, tacto, etc.) , pero este capítulo se enfoca en la visión artificial
Objetivo: Formar un "precepto" que revela estructuras del entorno.
Proceso de Percepción Visual Artificial (Etapas)
El proceso sigue una secuencia de 5 etapas:
Formación de Imágenes: Capturar la intensidad luminosa en una o más imágenes digitales.
Preprocesamiento: Mejorar la calidad de la imagen captada (Ej. realzado, suavizado ).
Segmentación: Extraer información subyacente, como bordes o regiones.
Extracción de Características: Obtener propiedades únicas que identifiquen esos bordes y regiones.
Representación y Reconocimiento: La percepción propiamente dicha, usando aprendizaje o formando una composición 3D.
Preprocesamiento (Etapa 2)
Formación de Imágenes Digitales (Etapa 1)
Base: Las imágenes son una combinación de iluminación y reflectancia (luz reflejada).
Dispositivo Clave: CCD (Dispositivos de Acoplamiento de Carga).
Píxel: Cada elemento fotosensible del CCD genera un valor de intensidad, llamado píxel.
Imagen Digital: Es la matriz de valores (píxeles) que la computadora maneja.
Resolución Espacial: La precisión de la imagen, dependiente de cuántos sensores (píxeles) tenga la cámara.
A. Suavizado de Imágenes:
Objetivo: Eliminar el ruido de la imagen.
Técnica: Promediado del entorno de vecindad, donde un píxel toma el valor medio de sus píxeles vecinos (incluyéndose a sí mismo).
B. Realzado de Imágenes:
Objetivo: Aumentar el contraste de la imagen para ver objetos con más nitidez
Base: Manipulación del Histograma.
Histograma: Una función que representa el número de píxeles para cada nivel de intensidad (nivel de gris).
Técnica: Ecualización de Histograma, que expande la distribución de los niveles de gris.
Segmentación (Etapa 3)
A. Extracción de Bordes:
Base Teórica: Se basa en el concepto de la derivada.
Herramienta Matemática: El Gradiente (G), un vector que muestra la dirección de máxima variación de intensidad25
Método: Se usan Operadores de Sobel (matrices) para calcular el gradiente.
Decisión: Un píxel es considerado "borde" si la magnitud de su gradiente (G) es mayor que un umbral (T) prefijado.
B. Extracción de Regiones:
Concepto: Agrupaciones de píxeles conectados que comparten propiedades comunes (ej. mismo color).
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Extracción de Características (Etapa 4)
A. Detección de Rectas:
Técnica: Transformada de Hough.
Funcionamiento: Mapea puntos del espacio de la imagen (xy) a un espacio de parámetros (ab o po).
B. Descripción de Regiones:
Propiedades Métricas: Características medibles.
Texturas (Estadística de niveles de gris):
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