El documento presenta una introducción al curso de Visión Artificial. Explica brevemente los temas a tratar como representación de imágenes, operaciones de procesamiento de imágenes, segmentación, reconocimiento de patrones y aplicaciones. Además, describe los objetivos del curso que son presentar los conceptos básicos de la visión artificial e identificar las líneas de investigación de este campo.

1. Facultad de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica
Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(ET410)
Sesión: 1
Introducción a la Visión Artificial
Ing. José C. Benítez P.

2. CAPITULO 0. Temas
Introducción a la Visión Artificial
• Visión Artificial
• Dificultades de la Visión Artificial
• Aplicaciones de la Visión Artificial
• Sistema de Visión Artificial
• Libros
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3. Esquema del curso
Operaciones Operaciones
Punto Morfológicas
Introducción a
Representación Extracción de
la Visión
de la Imagen características
Artificial
Filtros Segmentación
Reconocimiento
de Patrones
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4. Tabla de Contenido
• Visión Artificial
• Dificultades de la Visión Artificial
• Aplicaciones de la Visión Artificial
• Sistema de Visión Artificial
• Libros
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5. Objetivos
1. Presentar los conceptos básicos de la visión artificial
2. Identificar la líneas de investigación de la visión artificial
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6. VISIÓN ARTIFICIAL
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7. Inteligencia Artificial
• La inteligencia artificial es
una ciencia que intenta crear
programas para máquinas que
imiten el comportamiento y la
comprensión humana.
• Intenta crear máquinas y/o
programas para automatizar
tareas que requieran de
comportamiento inteligente.
• Estas máquinas y/o programas
se denominan agentes.
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8. Visión Artificial
• La Visión Artificial (Visión por Computador
o Visión Computacional), es parte de la
inteligencia artificial.
• Es el conjunto de técnicas y modelos que
permiten procesar, analizar y explicar
aquella información espacial (3-D) obtenida
a través de una imagen digital (2-D).
• Intenta programar un computador para que
"entienda" una escena o las características
de una imagen digital.
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9. La visión artificial y otras áreas
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10. Disciplinas de la Visión Computacional
Procesamiento Reconocimiento
de Imágenes de Patrones
Gráficos por Visión
Computadora Computacional
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11. Procesamiento de Imágenes
• Transforma imágenes para obtener nuevas imágenes.
Binarización, Complemento
Imagen 2D Corte, Ecualización, Filtros Imagen 2D
Operaciones Morfológicas
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12. Procesamiento de Imágenes
• Mejorado de Imágenes • Compresión de la imagen
(transmisión)
• Restauración de imágenes • Identificar el ROI.
corregir imágenes fuera de foco
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13. Reconocimiento de Patrones
• Identificar los objetos existentes en una imagen.
Segmentación, filtros,
Identificación de bordes,
Imagen 2D patrones
Clasificación y reconoci-
miento de Patrones
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14. Reconocimiento de Patrones
• Reconocimiento de rostros • Reconocimiento de huellas
digitales
• Reconocimiento de placas
• Reconocimiento de celulas
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15. Visión Computacional
• Reconstrucción de la imagen 3D desde imágenes 2D
Construcción imágenes 3D Datos
Imagen 2D Generación de escenas geométricos
Descripción de la escena en 3D
Imagen Original Esquema Básico Esquema intermedio Escena en 3-D
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16. Visión Computacional
1. Reconstruir un espacio 3-D a
• Determinar la identidad y
partir de vistas 2-D
localización de objetos en una
imagen.
• Construir una representación
tridimensional de un objeto.
• Construir una descripción de la
8. Proyectar una escena 3-D en
escena de trabajo.
un plano 2-D.
• Establece la relación entre el
mundo 3-D y las vistas 2-D
tomadas de él, para:
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17. Gráficos por Computadora
• Modelado Geométrico de objetos
Projecciones 3D en 2D
Datos Sombreado,
Geométricos Texturizado Imagen 2D
en 3D Animación, Renderización
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18. DIFICULTADES DE LA
VISIÓN COMPUTACIONAL
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19. Dificultades
Es un mapeo de M:1 (3D  2D)
• Muchas superficies 3D con materiales, geometría e
iluminación distintas, nos llevan a imágenes 2D idénticas.
• El mapeo inverso (2D  3D) no tiene una solución única,
por que en el paso 3D  2D se ha perdido información.
Computacionalmente cara.
• El cerebro humano trabaja en paralelo, para procesar miles
de señales. Una PC tiene un solo μP.
Dificultad para identificar el patrón a reconocer.
• No entendemos aún el problema de reconocimiento de
patrones.
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20. Reconocimiento de Patrones
¿Cómo discernir entre realidad y una imagen de la realidad?
¿Qué pistas o claves están presentes en la imagen?
¿Qué conocimiento utilizamos para reconocer algo en la imagen?
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21. Reconocimiento de Patrones
¿Qué es este objeto?
¿Juega el color un rol importante en el reconocimiento?
¿Sería más fácil reconocerlo desde una vista diferente?
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22. Reconocimiento de Patrones
• ¿La textura característica de una imagen pueden ayudarnos a
reconocer objetos rápidamente?
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23. Reconocimiento de Patrones
• ¿La forma de una imagen pueden ayudarnos a reconocer
objetos rápidamente?
¿cuál es macho y cuál es hembra?
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24. Imposibilidad física
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25. Restricciones y Supuestos
• Restricciones para recobrar la escena
– Recolectar más datos (imágenes)
– Asumir cosas acerca del mundo
• Computabilidad y robustez
– Es la solución computable usando recursos razonables?
– Es la solución robusta?
• Sistemas para la industria.
– Hacen fuertes suposiciones sobre las condiciones de iluminación
– Hacen fuertes suposiciones sobre la posición de los objetos
– Hacen fuertes suposiciones sobre el tipo de objetos
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26. APLICACIONES DE VISIÓN
ARTIFICIAL
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27. Control de calidad en la industria
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28. Biometría
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29. Detección de rostros
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30. Reconocimiento de Actividad Humana
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31. Reconocimiento de objetivos
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32. Interpretación de imágenes aéreas
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33. Monitoreo de tráfico
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34. SISTEMA DE VISIÓN
ARTIFICIAL
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35. Sistema de Visión Artificial
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36. Sistema de Visión Artificial
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37. Sistema de Visión Artificial
Digitalización
Retro-alimentación Imagen Capturada
Procesamiento
de la imagen
Objetos Reconocidos Segmento de interés
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38. REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS
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39. Referencias
• R. C. González, R. E. Woods; Digital image processing;
Addison-Wesley, 2007.
• N. Efford; Digital image processing: A practical introduction
using JAVA; Addison-Wesley, 2000.
• R. C. González, R. E. Woods, S. L. Eddins; Digital image
processing using MATLAB; Prentice Hall, 2004.
• J. R. Parker; Algorithms for image processing and
computer vision; Wiley, 1997.
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40. Tarea 02
• Realizar los mapas semántico y/o mapas conceptuales de
todo el contenido de la Diapositiva de la Sesión 2.-
Fundamentos Biológicos de la Visión.
• Adjuntar fuentes que le han ayudado a consolidar la tarea.
Presentación:
•Impreso y en USB el desarrollo de la tarea.
•Los mapas semánticos se deben hacer en PowerPoint y los mapas
conceptuales en CMapTools.
•En USB adjuntar las fuentes (05 PDFs, 05 PPTs y 01 Video.).
•La fuente debe provenir de una universidad.
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41. Presentación
 Todas las fuentes deben presentarse en formato digital
(USB), dentro de una carpeta que lleve las iniciales del curso,
sus Apellidos, guion bajo y luego el numero de la Tarea.
Ejemplo:
PDIVA_BenitezPalacios_T2
 La fuente debe conservar el nombre original y agregar _tema.
 Las Tareas que no cumplan las
indicaciones no serán recepcionados
por el profesor.
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42. Libros
Tratamiento Digital de Imágenes
González, Rafael C.
Woods, Richard E.
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43. Agradecimiento
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