Método para el acondicionamiento de se;ales.

Método para el acondicionamiento, de señales procedentes de una imagen bidimensional,

mediante el cálculo deldesplazamiento de la imagen en relación con el plano de una imagen, siendo correlacionadas las imágenesrecibidas, separadas en el tiempo, utilizando transformaciones de Radon (2) calculadas sobre toda la imagen, por lomenos en dos ángulos, con el objeto de reducir una correlación bidimensional de la imagen a una correlación de, porlo menos dos proyecciones unidimensionales, siendo diferenciadas las proyecciones unidimensionales (3) con elobjeto de obtener los gradientes de las proyecciones como la base para la correlación de imágenes separadas en eltiempo y el acondicionamiento de la señal, caracterizado porque el acondicionamiento de la señal se aplica aaplicaciones infrarrojas y porque los valores (4) de los signos de los gradientes son utilizados para unarepresentación binaria como base para la correlación de imágenes separadas en el tiempo.

Método para el acondicionamiento de señales

La presente invención se refiere a un método para el acondicionamiento de señales de una imagen bidimensional mediante el cálculo del desplazamiento de la imagen con respecto a un plano de la imagen, siendo correlacionadas cada una de las imágenes recibidas separadas en el tiempo, utilizando transformaciones de Radon calculadas todas sobre la imagen, por lo menos para dos ángulos, para reducir la correlación de una imagen bidimensional a la correlación de, por lo menos dos proyecciones unidimensionales, estando diferenciadas las proyecciones unidimensionales con el objeto de obtener los gradientes de las proyecciones como la base para la correlación de imágenes separadas en el tiempo y en el acondicionamiento de la señal.

Para el acondicionamiento de la señal, en señales bidimensionales en general y en señales de video procedentes de detectores de IR en particular, es valioso poder calcular el desplazamiento de la imagen en relación con el plano de la imagen. El desplazamiento puede surgir como resultado del movimiento de la cámara o como el resultado de algo que se desplace en la escena representada. Si se conoce el desplazamiento relativo entre imágenes de la misma escena tomadas en momentos diferentes, pueden realizarse un cierto número de operaciones con el objeto de mejorar la calidad de la imagen. De este modo, puede obtenerse una imagen visualmente más atractiva para el operador y, en condiciones favorables, es posible asimismo extraer más información de la imagen que la que habría sido posible si el desplazamiento no fuera conocido.

En el caso de aplicaciones de video, es particularmente interesante poder mejorar la imagen en tiempo real, con un retraso mínimo, antes de que la imagen esté a disposición del operador. Por consiguiente, es necesario que un algoritmo efectivo de estimación del desplazamiento pueda calcular el desplazamiento en tiempo real. Con el objeto de que esto sea posible, es necesario que el algoritmo esté adaptado con el objeto de poder ser aplicado en un equipo tal como el disponible en un sistema de video. Normalmente se utiliza un FPGA (Field Programmable Gate Array) o Disposición de campo con puertas programables, ó un DSP (Digital Signal Processing) o Procesado digital de señales, para llevar a cabo las operaciones matemáticas sobre los datos de la imagen.

Los métodos más comunes de estimación del desplazamiento se basan en la correlación entre estructuras bidimensionales en la imagen. Estos métodos se definen habitualmente como que son del tipo de “correspondencia de bloques” y consisten simplemente en imágenes parciales (“bloques”) en una imagen que son identificados en otra imagen mediante el cálculo de la correlación entre bloques en las dos imágenes. Se supone que se ha hallado la posición verdadera de esta imagen parcial cuando se consigue la mejor correlación. De este modo, se puede calcular el desplazamiento. Estos métodos son sencillos pero precisan relativamente una gran cantidad de cálculos. Asimismo, son considerados en general inadecuados para IR, ya que, con la utilización de bloques pequeños, son relativamente sensibles a las perturbaciones. Los métodos fallan generalmente en escenas con bajo contraste en las que muchos bloques carecen de un contenido de la señal que pueda ser correlacionado.

Un modo de reducir la carga de cálculo y hacer al mismo tiempo que la estimación del desplazamiento sea menos sensible a las perturbaciones, es utilizar la transformación de Radon. La transformación de Radon es la línea integral por un punto particular en un ángulo determinado. Si solamente se utilizan los ángulos de 0º y de 90º, la transformación reduce una imagen bidimensional a dos proyecciones unidimensionales. El primer vector de proyección es simplemente la suma de los valores calculados columna por columna, y la segunda proyección es la suma de los valores calculados fila por fila. En el caso de una imagen bidimensional con M x N puntos de imagen, el problema de realizar la correlación de M*N valores queda sustituido en este caso por la correlación de solamente M

+ N datos. Esto tiene como resultado una considerable reducción en el número de operaciones que es necesario llevar a cabo. Además, las variaciones en forma de perturbación temporal de una imagen a otra no ejercen habitualmente ningún efecto, ya que la suma de una columna o de una fila contiene un gran número de puntos de imagen con perturbaciones temporales mutuamente independientes.

El método descrito anteriormente es conocido desde hace mucho tiempo. En las publicaciones científicas se describen un gran número de variantes del principio mencionado anteriormente. Se describen ejemplos de métodos que utilizan la transformación de Radon, por ejemplo, en las publicaciones SEYEDIN S.A.: “Moving object area identification using the Radon transform in image sequences” (Identificación de la zona de objetos que se desplazan utilizando la transformación de Radon en secuencias de imágenes) IEEE COMPUT. SOC. PRESS, 1995, páginas 199 a 204, MILANFAR P. y otros: “Fast global and local projection-based methods for affine motion estimation” (Métodos rápidos globales y locales basados en proyecciones para afinar la estimación del desplazamiento) JOURNAL OF MATHEMATICAL IMAGING AND VISION, (Revista de visión y representación matemática de imágenes) KLUWER ACADEMIC PUBLISHER, Holanda; vol. 18, nº 1, Enero 2003 (2003-01) , páginas 35 a 54, S. Alliney y C. Morandi, “Digital Image Registration Using Projections” (Registro digital de imágenes utilizando proyecciones) , IEEE Transactions, Pattern Analysis, Machine Intelligence (Análisis de disposiciones, Máquinas inteligentes) , Vol. 8, Nº 2, 1986, páginas 223 a 233, MILANFAR P. “Model of the effect of image motion in the Radon transform domain” (Modelo del efecto de la transformación de imágenes en el campo de la transformación de Radon) IEEE, Transactions on Image Processing (Actas sobre tratamiento de imágenes) , 1999, Vol. 8 nº 9, páginas 1276 a 1281, ISSN 1057-7149, CRAWFORD A J y otros: “Gradient based dominant motion estimation with integral

projections for real time video stabilisation” (Estimación del desplazamiento dominante basada en el gradiente, con proyecciones integrales para la estabilización del video en tiempo real) 2004, Vol. 5, páginas 3371 a 3374, ISBN 0-7803-8554-3 y el documento U.S.A. 6 259 396 B1.

Un problema de los métodos de proyección es que los cambios locales en la escena pueden distorsionar la proyección, por ejemplo cuando uno o varios objetos en la imagen tienen un desplazamiento con respecto al fondo. Esto es particularmente obvio en las aplicaciones de IR en que objetos móviles tales como personas, automóviles, aviones, etc. tienen a menudo una temperatura elevada y por ello dan origen a una señal elevada en el detector con respecto al fondo. Cuando se utiliza la medida de correlación más simple, esto es, la distancia del vector o la suma de las diferencias absolutas, el desplazamiento de objetos con una alta potencia de la señal proporcionará un valor elevado en la correlación. Por consiguiente, existe el riesgo de que se calcule el desplazamiento del objeto en vez del desplazamiento del fondo o de la cámara, lo que hace más difícil el filtrado temporal para la mejora de la imagen, ya que el mismo punto en la escena no puede ser identificado en imágenes tomadas en momentos diferentes.

Un objetivo de la presente invención es conseguir un método que sea menos sensible a la influencia de objetos con desplazamientos respecto al fondo, en las situaciones descritas en el párrafo anterior.

La invención está definida mediante las reivindicaciones adjuntas. De este modo, el objetivo de la invención se alcanza mediante un método caracterizado porque el acondicionamiento de la señal se aplica a aplicaciones de infrarrojo y porque los valores del signo de los gradientes son utilizados para la representación binaria como la base para la correlación de imágenes separadas en el tiempo. Por medio de la diferenciación de las proyecciones, los valores se hacen independientes de la potencia absoluta de la señal para las diferentes partes de la escena. Los dos vectores unidimensionales son sustituidos por dos vectores que trazan el gradiente de la proyección. Si se supone que el detector tiene una respuesta lineal, estos valores del gradiente serán independientes del nivel/desviación de la señal. Las simulaciones que han realizado muestran asimismo que los valores del gradiente... [Seguir leyendo]

1. Método para el acondicionamiento, de señales procedentes de una imagen bidimensional, mediante el cálculo del desplazamiento de la imagen en relación con el plano de una imagen, siendo correlacionadas las imágenes 5 recibidas, separadas en el tiempo, utilizando transformaciones de Radon (2) calculadas sobre toda la imagen, por lo menos en dos ángulos, con el objeto de reducir una correlación bidimensional de la imagen a una correlación de, por lo menos dos proyecciones unidimensionales, siendo diferenciadas las proyecciones unidimensionales (3) con el objeto de obtener los gradientes de las proyecciones como la base para la correlación de imágenes separadas en el tiempo y el acondicionamiento de la señal, caracterizado porque el acondicionamiento de la señal se aplica a

aplicaciones infrarrojas y porque los valores (4) de los signos de los gradientes son utilizados para una representación binaria como base para la correlación de imágenes separadas en el tiempo.

2. Método, según la reivindicación 1, caracterizado porque el valor binario 1 es asignado a un gradiente positivo y

el valor binario 0 es asignado a un gradiente negativo y a un gradiente nulo. 15

3. Método, según cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque el acondicionamiento de la señal se realiza en tiempo real.