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martes, 24 de noviembre de 2009

VISION ARTIFICIAL

Esteban Rojas 
Ivan Dario Gallego


Introducción
La vision es un proceso de tratamiento de información que permite obtener una descripción simbólica a partir del mundo real.


Definicion:
La visión artificial es la ciencia que estudia, utilizando computadores digitales, los procesos de obtención, caracterización e interpretación de la información procedentes de imágenes tomadas de un mundo tridimensional.
La visión artificial en último término tiene como finalidad la reproducción del sentido de la vista. 

NECESIDAD DE VER "ARTIFICIALMENTE“ 

Al igual que le sucede al hombre, el sentido de la vista es de gran importancia para las máquinas.
Las máquinas necesitan "ver" para realizar operaciones análogas (ensamblar, moverse, inspeccionar, etc.) a las que efectúan los humanos.


El sentido de la vista es capaz de permitir a las máquinas adquirir información y aprender de su entorno 

¿Porque Visión Artificial?
Aunque versátil, es compleja debido a que la mayoría de la información en las imágenes visuales esta codificada implícitamente y requiere ser procesada y analizada para hacerla explicita.


No obstante se enumeran algunas condiciones para su utilización:
·                    Seguridad
·                    Precisión
·                    Consistencia
·                    Calidad del producto
·                    Automatización flexible



¿Por qué un SVA?
“Una imagen tiene más información que mil palabras”
Muchos sistemas biológicos dependen de su sistema de visión (inspiración biológica)
En la actualidad, los ordenadores, cámaras y otros dispositivos son baratos y sus prestaciones aumentan.
El “mundo real” es 3D y dinámico

Las etapas en un SVA son:


·                    Adquisición de la imagen 
·                    Pre procesó 
·                    Segmentación 
·                    Representación y descripción 
·                    Reconocimiento e interpretación 

Elementos de un SVA: Problemas con la captura de imágenes 
La captura de imágenes no está exenta de problemas:

·   El más típico es el ruido que es información no deseada que contamina la imagen. 
·   Existen fundamentalmente 2 tipos de ruido: 
·   Ruido gausiano: produce pequeñas variaciones en la imagen 
·   Ruido impulsional (o Salt and Pepper): el valor del píxel  no tiene relación con el valor       ideal sino con el valor de ruido que toma valores muy altos.


Clases fundamentales de procesado de imágenes.
Podemos distinguir: 
·                    Realzado 
·                    Restauración 
·                    Compresión 
·                    Síntesis 
·                    Análisis 
·                    Aplicaciones
·                    Sistemas de inspección visual automática 
·                    Aplicaciones médicas 
·                    Reconocimiento biométrico 
·                    Análisis de terrenos (remote sensing images) 
·                    Robótica 
·                    Videovigilancia /Aplicaciones militares 
·                    Recuperación de imágenes por contenido (CBIR) 
·                    Domótica
 
 



 
 



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