Language
Country/Area
No result found
Regiones de imágenes misteriosas: ¿Por qué necesitamos detectar "manchas" en las imágenes?
En el campo de la visión por computadora, el método de detección de "manchas" consiste principalmente en identificar las diferencias cualitativas de áreas en imágenes digitales, como el brillo o el color, en comparación con las áreas circundantes. De manera informal, una mancha es una región de una imagen en la que alguna propiedad es constante o aproximadamente constante, en algún sentido, todos los puntos dentro de la mancha pueden considerarse similares entre sí; La importancia de esta técnica de detección es que puede proporcionar información complementaria diferente a la detección de bordes o esquinas.
"En estudios anteriores, la detección de manchas se utilizó para obtener regiones de interés para su posterior procesamiento, que pueden revelar objetos o partes de objetos en el campo de la imagen."
La detección de blobs generalmente se realiza mediante métodos de convolución. Según la investigación, existen dos categorías principales de detectores de manchas: (i) métodos diferenciales basados en derivadas de funciones y (ii) métodos basados en extremos locales, cuyo objetivo es encontrar máximos y mínimos locales de una función. Estos detectores también pueden denominarse operadores de puntos de interés u operadores de regiones de interés. Una de las principales motivaciones para comprender y desarrollar estos detectores es proporcionar información complementaria sobre regiones que no se pueden obtener mediante la detección de bordes o esquinas.
La detección de blobs tiene una amplia gama de aplicaciones, además del reconocimiento y seguimiento de objetos, también se puede utilizar para análisis de histogramas, detección de picos y segmentación. En los últimos años, los descriptores de blobs se han vuelto cada vez más populares en campos como el análisis y reconocimiento de texturas, la coincidencia estéreo de base amplia, etc. Estos descriptores pueden mostrar características de imagen significativas y realizar reconocimiento de objetos basado en la apariencia según estadísticas de imágenes locales.
"En la literatura sobre visión por computadora, este método se conoce como método de diferencia de gaussianos (DoG) y se utiliza principalmente en el algoritmo de transformación de características invariantes de escala (SIFT)".
El método gaussiano de Laplace es uno de los primeros y más comunes detectores de manchas. Para una imagen de entrada, el resultado de aplicar el operador laplaciano después de la convolución con un núcleo gaussiano puede identificar manchas oscuras y brillantes en la imagen. Por supuesto, este enfoque adolece del problema de la dependencia de la relación entre el tamaño de la estructura del blob y el tamaño del núcleo gaussiano. Para resolver este problema, se debe adoptar un enfoque de múltiples escalas para capturar automáticamente manchas de diferentes tamaños (desconocidos) en el dominio de la imagen.
A través de técnicas de nivel superior, como la detección de manchas utilizando determinantes de Hesse, los investigadores han mejorado aún más la precisión y la eficiencia de la detección de manchas. Esta técnica permite la detección de máximos locales y demuestra la presencia de objetos alargados y con forma de varilla utilizando este método.
"Estos operadores determinantes híbridos de Laplace y Hesse se han propuesto y utilizado ampliamente en la comparación de imágenes, el reconocimiento de objetos y el análisis de texturas."
En los sistemas de procesamiento de imágenes, la imagen de entrada no solo está sujeta a una deformación geométrica plana, sino que también se ve afectada por una transformación afín. Por lo tanto, para obtener descriptores de blobs que sean más resistentes a las transformaciones afines, se desarrollan muchas operaciones de convolución nuevas para hacerlos más adaptables a diferentes cambios de ángulos de visión. Por ejemplo, las operaciones de diferencia laplaciana y gaussiana se ajustan para que coincidan con la estructura local alrededor de la imagen.
Los detectores de burbujas espacio-temporales modernos amplían estos conceptos aún más, aplicándolos a la detección conjunta de características en el tiempo y el espacio, lo cual es crucial para analizar las características de los objetos en movimiento.
A través del desarrollo continuo y la exploración técnica, tenemos una comprensión más profunda del mecanismo de cómo encontrar manchas en imágenes. En este campo de la visión por computadora en rápido desarrollo, ¿qué nuevas características de imagen nos llevará a explorar la futura tecnología de detección de manchas?
