Restauración de imágenes con desensibilización de estimaciones

El marco de esta tesis es la restauración digital de imágenes, esto es, el proceso por el cual se recupera una imagen original que ha sido degradada por las imperfecciones del sistema de adquisición: emborronamiento y ruido. Restaurar esta degradación es un problema mal condicionado pues la inversión directa por mínimos cuadrados amplifica el ruido en las altas frecuencias. Por ello, se utiliza la regularización matemática como medio para incluir información a priori de la imagen que consiga estabilizar la solución. Durante la primera parte de la memoria se hace un repaso de ciertos algoritmos del estado del arte, que se usarán posteriormente como métodos de comparación en los experimentos. Para resolver el problema de regularización, la restauración de imágenes tiene dos requisitos previos. En primer lugar, es necesario realizar hipótesis sobre el comportamiento de la imagen fuera de sus fronteras, debido a la propiedad no local de la convolución que modela la degradación. La ausencia de condiciones de frontera en la restauración da lugar al artefacto conocido como boundary ringing. En segundo lugar, los algoritmos de restauración dependen de un número importante de parámetros divididos en tres grupos: parámetros respecto al proceso de degradación, al ruido y a la imagen original. Todos ellos necesitan de una estimación a priori suficientemente precisa, pues pequeños errores respecto a sus valores reales producen importantes desviaciones en los resultados de restauración. El problema de frontera y la sensibilidad a estimaciones son los objetivos a resolver en esta tesis mediante dos algoritmos iterativos. El primero de los algoritmos afronta el problema de frontera partiendo de una imagen truncada en el campo de visión como observación real. Para resolver esta no linealidad, se utiliza una red neuronal que minimiza una función de coste definida principalmente por la regularización por variación total, pero sin incluir ningún tipo de información a priori sobre las fronteras ni requerir entrenamiento previo de la iv red. Como resultado, se obtiene una imagen restaurada sin efectos de ringing en el campo de visión y además las fronteras truncadas son reconstruidas hasta el tamaño original. El algoritmo se basa en la técnica de retro-propagación de energía, con lo que la red se convierte en un ciclo iterativo de dos procesos: forward y backward, que simulan una restauración y una degradación por cada iteración. Siguiendo el mismo concepto iterativo de restauración-degradación, se presenta un segundo algoritmo en el dominio de la frecuencia para reducir la dependencia respecto a las estimaciones de parámetros. Para ello, se diseña un nuevo filtro de restauración desensibilizado como resultado de aplicar un algoritmo iterativo sobre un filtro original. Estudiando las propiedades de sensibilidad de este filtro y estableciendo un criterio para el número de iteraciones, se llega a una expresión para el algoritmo de desensibilización particularizado a los filtros Wiener y Tikhonov. Los resultados de los experimentos demuestran el buen comportamiento del filtro respecto al error dependiente del ruido, con lo que la estimación que se hace más robusta es la correspondiente a los parámetros del ruido, si bien la desensibilización se extiende también al resto de estimaciones. Abstract The framework of this thesis is digital image restoration, that is to say, the process of recovering an original image which has been degraded due to the imperfections in the acquisition system: blurring and noise. Restoring this degradation is an ill-posed problem since the inverse solution using least-squares leads to excessive noise amplification. For that reason, mathematical regularization is used to include prior knowledge about the image which allows the stabilization of the solution in the face of noise. In the first part of the thesis, we provide a review of the state-of-the-art methods which will be used later in the experimental results. To deal with a regularization problem, image restoration imposes two main requirements. First, it is necessary to make assumptions about how the image behaves outside the field of view, as a result of the non-local property of the underlying convolution. The absence of boundary conditions in the restoration problem produces the so-called boundary ringing artifact. Secondly, the restoration methods depend on a wide set of parameters which can be largely grouped into three categories: parameters with respect to the degradation process, the noise and the original image. All parameters require an accurate prior estimation because small errors in their values lead to important deviations in the restoration results. The boundary problem and the sensitivity to estimations are the issues to resolve in this thesis by means of two iterative algorithms. The first algorithm copes with the boundary problem taking a truncated image in the field of view as a real observation. To resolve the nonlinearity in the observation, we use a neural network that minimizes a cost function mainly defined by the total variation regularization, but with neither prior assumption as regards the boundaries nor previous training in the net. It yields a restored image without ringing artifacts and, moreover, the truncated boundaries are reconstructed according to the original image size. The algorithm is based on the backpropagation method, which turns out an iterative cycle of two steps: forward and backward, simulating respectively restoration and degradation processes at each iteration. Following the same iterative concept of restoration-degradation, we present a second algorithm in the frequency domain to reduce the dependency on the estimation of parameters. Hence, a novel desensitized restoration filter is designed by applying an iterative algorithm over the original filter. Analyzing the sensitivity properties of this filter and setting a criterion to choose the number of iterations, we come up with an expression for the desensitized algorithm that is particularized to the Wiener and the Tikhonov filters. Experimental results demonstrate the desensitizing behavior with respect to the noise-dependent error and a consequent robustness to the noise parameters, although the desensitization also applies to the rest of the estimations

Automatic real-time target recognition using machine vision techniques

Para el reconocimiento de imágenes utilizando redes neuronales es preciso la utilización de algoritmos descriptores que le permitan al sistema establecer parámetros para comparar y proporcionar documentación de tal manera que se pueda hacer la identificación del objeto, de estos algoritmos depende el éxito del reconocimiento, nuestro estudio ha pretendido ofrecer una base de conocimiento que permita en el futuro a quienes diseñan software de reconocimiento de imágenes la toma de decisión del mejor modelo a desarrollar. El reconocimiento automático de blancos (Automatic Target Recognition) incluye el estudio de sistemas y técnicas cuya finalidad es la localización e identificación de los atributos físicos de un objetivo específico (blancos) a partir de las imágenes y datos sin intervención humana. Hablaremos de la identificación utilizando la técnica de reconocimiento de patrones utilizada en la visión artificial desde el enfoque del análisis y el procesamiento de la imagen para la percepción de las máquinas en forma autónoma, para esto se efectuará un análisis de los métodos previos utilizados para el reconocimiento de imágenes, estos son llamados descriptores, y nos limitaremos al análisis de tres de ellos, códigos de cadena, momentos invariantes de hu y los descriptores de fourier.Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey ITESM1 ANTEPROYECTO DE INVESTIGACIÓN....................................................13 1.1 ANTECEDENTES .....................................................................................13 1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN.....................16 1.3 OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN.....................................................17 1.3.1 OBJETIVO GENERAL.........................................................................17 1.3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ...............................................................17 1.4 MARCO TEÓRICO....................................................................................19 1.4.1 RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DE BLANCOS (ATR)...............19 1.4.1.1 Sistemas Clásicos de ATR............................................................20 1.4.1.2 Sistemas de ATR basados en modelos (MODEL-BASED ATR) ..20 1.4.1.3 Sistemas de ATR multiespectrales (MULTIESPECTRAL ATR) ...21 1.4.1.4 Sistemas de ATR para reconocimiento de Buques ......................22 1.4.1.5 Sistemas multisensores de ATR ...................................................22 1.4.1.6 Sistemas de ATR multidimensionales...........................................23 1.4.1.7 Sistemas XTRS de ATR................................................................23 1.4.2 VISIÓN ARTIFICIAL ............................................................................23 1.4.2.1 Visión de Bajo Nivel.......................................................................25 1.4.2.2 Visión de Nivel Intermedio.............................................................25 1.4.2.3 Visión de Alto Nivel........................................................................26 1.4.2.4 Descriptores de Fourier .................................................................27 2 ANÁLISIS SOBRE LAS TEORÍAS REFERENTES A LA VISIÓN ARTIFICIAL........................................................................................................37 2.1 ENFOQUE DESDE LA APLICACIÓN PARA LA PERCEPCIÓN DE LAS MÁQUINAS DE FORMA AUTÓNOMA..............................................................37 2.1.1 ETAPAS DE LA VISIÓN ARTIFICIAL .................................................40 2.1.1.1 Visión de Bajo Nivel.......................................................................41 2.1.1.1.1 Captación.................................................................................41 2.1.1.1.2 Preprocesamiento....................................................................41 2.1.1.2 Visión de Nivel Intermedio.............................................................42 2.1.1.2.1 Segmentación..........................................................................42 2.1.1.2.2 Descripción ..............................................................................43 2.1.1.2.3 Reconocimiento de objetos individuales .................................43 2.1.1.3 Visión de Alto Nivel........................................................................43 2.1.1.3.1 Interpretación ...........................................................................43 2.2 ENFOQUE DESDE EL ANÁLISIS AUTOMÁTICO DE IMÁGENES........44 2.2.1 ETAPAS FUNDAMENTALES DEL PROCESAMIENTO AUTOMÁTICO DE ANÁLISIS DE IMÁGENES ...............................................45 2.2.1.1 Procesado de Bajo Nivel ...............................................................46 2.2.1.1.1 Adquisición de imágenes.........................................................46 2.2.1.1.2 Preprocesamiento de la Imagen..............................................48 2.2.1.2 Procesado de Nivel Intermedio .....................................................49 2.2.1.2.1 Segmentación..........................................................................49 2.2.1.2.2 Representación........................................................................50 2.2.1.2.3 Descriptores.............................................................................51 2.2.1.2.3.1 Códigos de cadena............................................................52 2.2.1.2.3.2 Momentos ..........................................................................53 2.2.1.2.3.3 Momentos Invariantes .......................................................56 2.2.1.2.3.4 Momentos Invariantes de Hu.............................................57 2.2.1.2.3.5 La Transformada Discreta del Coseno..............................59 2.2.1.2.3.6 La Transformada Discreta de Fourier................................61 2.2.1.3 Procesado de Alto Nivel ................................................................65 2.2.1.3.1 Reconocimiento e interpretación .............................................65 2.2.1.3.2 Reconocimiento de Patrones: El Perceptrón y el Perceptrón Multicapa 66 2.2.1.3.2.1 Aprendizaje........................................................................67 2.2.1.3.2.2 Generador..........................................................................69 2.2.1.3.2.3 Sistema ..............................................................................69 2.2.1.3.2.4 Máquina de Aprendizaje....................................................70 2.2.1.3.3 La Red Retropropagación (Backpropagation) .........................71 2.2.1.3.3.1 Entrenamiento por Retropropagación ..............................73 3 ANÁLISIS DE LOS DESARROLLOS DE LOS SISTEMAS AUTÓMATICOS DE RECONOCIMIENTO DE BLANCOS ...........................................................75 3.1 SISTEMA CLÁSICO DE ATR...................................................................75 3.1.1 PREPROCESAMIENTO......................................................................78 3.1.2 DETECCIÓN........................................................................................78 3.1.3 SEGMENTACIÓN................................................................................80 3.1.4 CLASIFICACIÓN.................................................................................82 3.2 APLICACIONES DE SISTEMAS CLÁSICOS DE ATR............................85 3.2.1 SISTEMAS DE ATR BASADOS EN MODELOS (MODEL-BASED ATR) 85 3.2.2 SISTEMAS DE ATR MULTIESPECTRALES (MULTIESPECTRAL ATR) 90 3.2.3 SISTEMAS DE ATR PARA RECONOCIMIENTO DE BUQUES ........94 3.2.4 SISTEMAS MULTISENSORES DE ATR ............................................95 3.2.5 SISTEMAS DE ATR MULTIDIMENSIONALES ..................................97 3.2.6 SISTEMAS XTRS DE ATR..................................................................99 4 LIMITACIONES EN VISIÓN ARTIFICIAL Y LOS SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO ....................................................................................... 103 4.1 VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS MÉTODOS DE EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS ................................................................................ 104 4.1.1 ESTUDIO MATRICIAL DE LA IMAGEN........................................... 104 4.1.2 CÓDIGO DE CADENA..................................................................... 104 4.1.3 MOMENTOS INVARIANTES DE HU............................................... 105 4.1.4 FOURIER.......................................................................................... 106 5 FLUJOGRAMA PARA EL MANEJO DE ALGORITMOS EN EL RECONOCIMIENTO DE PATRONES UTILIZANDO REDES NEURONALES 108 5.1 REDES NEURONALES......................................................................... 108 5.1.1 ENTRENAR LA RED........................................................................ 110 5.1.1.1 Crear conjunto de datos de entrenamiento................................ 112 5.1.2 EJECUTAR LA RED......................................................................... 112 5.1.2.1 Obtención del conjunto de imágenes de entrenamiento............ 114 5.1.2.1.1 Descriptor Momentos............................................................ 116 5.1.2.1.2 Descriptor TDC ..................................................................... 117 6 CONCLUSIONES...................................................................................... 121 7 BIBLIOGRAFÍA......................................................................................... 124MaestríaFor the recognition of images using neural networks it is necessary to use descriptor algorithms that allow the system to establish parameters to compare and provide documentation in such a way that the identification of the object can be made, the success of the recognition depends on these algorithms, our study It has sought to offer a knowledge base that will allow those who design image recognition software to make a decision on the best model to develop in the future. Automatic Target Recognition includes the study of systems and techniques whose purpose is to locate and identify the physical attributes of a specific target (targets) from images and data without human intervention. We will talk about the identification using the pattern recognition technique used in artificial vision from the approach of analysis and image processing for the perception of machines autonomously, for this an analysis of the previous methods used for the Image recognition, these are called descriptors, and we will limit ourselves to the analysis of three of them, chain codes, invariant moments of hu and the descriptors of Fourier.Modalidad Presencia

Ampliación y mejora de aplicativo de análisis forense de imágenes

Ampliación de software dedicado al análisis de imágenes mediante la introducción de nuevas opciones en el procesamiento de video digital, mejoras en la interacción con el usuario. Para ello se ha estudiado el funcionamiento de la aplicación, integrando el lenguaje Python como herramienta de gestión y ejecución de la aplicación. En esta parte de la aplicación se ha integrado: - Traducción de la UI a una versión castellana. - Modificación y eliminación de cualquier filtro añadido para el procesamiento de video, no únicamente el último. - Descripciones de puntero y en la barra de estado de elementos de la aplicación. - Iconos en la barra de herramientas de los filtros añadidos más importantes. Por la otra parte, la del tratamiento digital de video, Avisynth se dispone como el eje de estudio, el cuál ejecuta sobre lenguaje de bajo nivel (C++) las operaciones pertinentes a través de librerías de enlace dinámico o *.dll. Las nuevas funcionalidades son: Convolución matricial, filtro de media adaptativa, DCT, ajustes de video generales, en formato RGB o YUV, rotaciones, cambios de perspectiva y filtrado en frecuencia. ABSTRACT. Improvement about a digital image processing software, creating new options in digital video processing or the user interaction. For this porpuse, we have integrated the application language,Python, as the tool to the application management and execution. In this part of the application has been integrated: - Translation of the UI: Spanish version. - Modifying and removing any added filter for video processing, not just the last. - Descriptions for the pointer and the status bar of the application. - New icons on the toolbar of the most important filters added. On the other hand, Avisynth was used tool for the digital video processing, which runs on low-level language (C ++) for a quickly and to improve the video operations. The new introduced filters are: Matrix Convolution, adaptive median filter, DCT, general video settings on RGB or YUV format, rotations, changes in perspective and frequency filtering

Algoritmo de compresión de imágenes fijas utilizando la transformada Wavelet

En este trabajo presentamos la aplicación de un algoritmo de compresión de imágenes fijas utilizando la Transformada Wavelet. La transformada Wavelet es una herramienta conveniente para el análisis multirresolución de señales y en particular se ajusta naturalmente a la compresión de imágenes al adaptar el ancho de banda requerido en forma automática. Este algoritmo estudia las características de las imágenes en tonos de gris para permitir explotar aspectos importantes del sistema visual humano. El ojo humano es menos sensitivo a las frecuencias espaciales altas (bordes de una imagen) que a las frecuencias espaciales bajas (texturas de una imagen). El método utilizado consiste en codificar con pocos bits los coeficientes que representan frecuencias altas y con más bits los coeficientes de frecuencias bajas.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Ciencias Exacta

Aplicaciones de percepción avanzada en el marco del proyecto HORUS

En este Trabajo Fin de Máster se hace uso de las imágenes y vídeos que han sido obtenidas por el sistema de filmación de imágenes en el proyecto Horus, concretamente por las captadas por las cámaras ubicadas dentro de cajas nidos para cernícalos primilla, las cuales son grabadas por un servidor de vídeo IP (Internet Protocol) tras activarse una funcionalidad que permite detectar de forma somera cambios en la imagen, grabándose varias fotos y un vídeo de pequeño tamaño. El alumno a través de algoritmos de percepción avanzada por computador, analiza los distintos tipos de ruido que afectan a las imágenes, que provocan que en muchas ocasiones que se active la detección por cambios en la imagen por el servidor de vídeo, y existan muchas grabaciones sin contenido útil. Se implementan distintos tipos de filtros para reducir el ruido y un algoritmo para cuantificar el nivel de nitidez. Se testean distintos métodos de segmentación del fondo en distintas situaciones de ruido, con funciones proporcionadas por OpenCV, para implementar algoritmos más óptimos para detectar cuando los nidos son ocupados por aves. Se han propuesto métodos para determinar cambios de iluminación, y también, se ha desarrollado a través de la detección de objetos, con características definidas (blob), una función capaz de cotejar cuando la cámara ha sido movida. Por último se ha utilizado una tarjeta de desarrollo de bajo coste “BeagleBone Black”, la cual puede ejecutar distintas versiones del sistema operativo Linux, y funcionar con las librerías de OpenCV, permitiendo ejecutar los algoritmos implementados en tiempo casi real, a través del acceso al streaming de vídeo.Universidad de Sevilla. Máster en Automática, Robótica y Telemátic