IMPLEMENTACIÓN DE UN PROTOTIPO DE PRUEBA PARA DESARROLLOS EN VISIÓN ARTIFICIAL

RESUMEN  En este artículo se muestra como puede ser implementado un sistema estereoscópico simple usando dos cámaras de televisión, el cual puede ser usado para realizar pruebas en el desarrollo de diferentes proyectos en visión artificial. El sistema implementado usa cámaras fijas y segmentación por color para establecer la correspondencia entre las imágenes, mediante un algoritmo desarrollado en Matlab. La función básica del prototipo es estimar la distancia a la que se encuentran los objetos en un entorno. Con el fin de obtener un buen grado de precisión en la estimación de la distancia, se requiere una calibración adecuada de las cámaras, procedimiento que generalmente resulta bastante complejo. En éste artículo se simplifica la calibración bajo ciertos parámetros, con lo cual el modelo matemático se reduce a un problema de semejanza de triángulos.  PALABRAS CLAVES: Estimación de distancia, Procesamiento de imágenes, Segmentación por color, Visión Artificial, Visión estereoscópica, Visión por computador.  ABSTRACT  This paper shows how a simple stereoscopic system can be implemented using two TV cameras, system that may be used for testing in the development of different projects in computer vision. The implemented system uses fixed cameras and color segmentation to establish the correspondence between the images, using a MatLab developed algorithm. The basic function of the prototype is to estimate the distance at which the objects are in an environment. To get a good degree of accuracy in estimating the distance, it needs a proper calibration of the cameras, procedure which is generally quite complex. In this article the calibration is simplified under certain parameters, reducing the mathematical model to a problem of similarity of triangles.  KEYWORDS: Artificial vision, Color segmentation, Computer vision, Distance estimation, Estereoscopic vision, Image processing. 

IMPLEMENTACIÓN DE UN PROTOTIPO DE PRUEBA PARA DESARROLLOS EN VISIÓN ARTIFICIAL

RESUMEN  En este artículo se muestra como puede ser implementado un sistema estereoscópico simple usando dos cámaras de televisión, el cual puede ser usado para realizar pruebas en el desarrollo de diferentes proyectos en visión artificial. El sistema implementado usa cámaras fijas y segmentación por color para establecer la correspondencia entre las imágenes, mediante un algoritmo desarrollado en Matlab. La función básica del prototipo es estimar la distancia a la que se encuentran los objetos en un entorno. Con el fin de obtener un buen grado de precisión en la estimación de la distancia, se requiere una calibración adecuada de las cámaras, procedimiento que generalmente resulta bastante complejo. En éste artículo se simplifica la calibración bajo ciertos parámetros, con lo cual el modelo matemático se reduce a un problema de semejanza de triángulos.  PALABRAS CLAVES: Estimación de distancia, Procesamiento de imágenes, Segmentación por color, Visión Artificial, Visión estereoscópica, Visión por computador.  ABSTRACT  This paper shows how a simple stereoscopic system can be implemented using two TV cameras, system that may be used for testing in the development of different projects in computer vision. The implemented system uses fixed cameras and color segmentation to establish the correspondence between the images, using a MatLab developed algorithm. The basic function of the prototype is to estimate the distance at which the objects are in an environment. To get a good degree of accuracy in estimating the distance, it needs a proper calibration of the cameras, procedure which is generally quite complex. In this article the calibration is simplified under certain parameters, reducing the mathematical model to a problem of similarity of triangles.  KEYWORDS: Artificial vision, Color segmentation, Computer vision, Distance estimation, Estereoscopic vision, Image processing. 

Modelo estadístico de textura para detección de masas en mamografía

In this article we demonstrate the use of principal components analysis to visualizea high dimensional texture representation and understand its geometry. Our targetapplication is mass detection as texture abnormalities. We analyse a texture represen-tation based on the gray levels of a local neighborhood, we estimate a gaussian mixturemodel by means of the EM algorithm and graph the data along with the probabilisticmodel. Our results explain nature of the feature space and at the same time keepsaround 98% of the total variation.Kewords: Biomedical Engineering, Radiodiagnostic, Breast-Cancer, Statistical Meth-ods, Mathematical Models