Procesamiento digital de imágenes: threshold para la detección de objetos
En los sistemas de control de tiempo real, tanto la velocidad de respuesta como la confiabilidad y la robustez son todos factores importantes. Si bien existen diversas técnicas en las cuales el proceso de threshold es lo suficientemente rápido, es cierto también que dichos métodos presentan falencia...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
1999
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22206 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En los sistemas de control de tiempo real, tanto la velocidad de respuesta como la confiabilidad y la robustez son todos factores importantes. Si bien existen diversas técnicas en las cuales el proceso de threshold es lo suficientemente rápido, es cierto también que dichos métodos presentan falencias a la hora de detectar cambios no previstos en la iluminación, por lo cual en este proceso se toma menos confiable la separación entre objetos y fondo (background). A consecuencia de esto su implementación resulta poco práctica en entornos· en donde es imperativa la automatización del proceso de threshold y segmentación, como por ejemplo en visión.
Como una forma de mejorar la segmentación automática realizada por el proceso de threshold y agregar robustez y solidez al mismo, se han implementado variaciones a los algoritmos propuestos originalmente por [Nalwa] y las variantes de [Frey et all]. En este trabajo las imágenes procesadas son a color y fueron tomadas con iluminación directa, con sombras parciales y con sombra total; además, las mismas pueden contener múltiples marcas que corresponden a los objetos de interés para la detección. Las marcas con las que se experimentaron siguen la línea propuesta por Frey, es decir marcas de diferentes tamaños y color.
Los objetos a detectar son esferas naranjas de aproximadamente 15 cm. de radio y cilindros violetas de 1 m de alto aproximadamente, ambos objetos tienen como fondo un campo de cesped. |
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