Procedimiento para la determinación de curvas del borde de un objeto basada en la entropía.

Procedimiento para determinar curvas del borde de un objeto en una imagen tomada de una cámaramultiespectral,

que comprende los pasos de procedimiento siguientes:

a. conversión de la imagen tomada en una imagen en color falsa digital,

b. en la imagen en color falsa se adjudica a cada píxel un valor de tono de color del espacio de color HSV,correspondiendo el valor de tono de color a un ángulo de color H en un círculo de color prefijado,

c. clasificación de los distintos píxeles como píxeles de objeto y píxeles de fondo, definiéndose como píxeles deobjeto aquellos píxeles cuyos valores de tono de color están dentro de un intervalo de valores prefijado,

d. determinación de un perfil de entropía (figura 5) por medio de una ventana de evaluación desplazable,calculándose para cada píxel la entropía de mezcla S de píxeles de objeto y píxeles de fondo según **Fórmula**

en donde nA indica el número de píxeles de objeto dentro de la ventana de evaluación, nB indica el número depíxeles de fondo dentro de la ventana de evaluación y k indica un factor de proporcionalidad,realizándose una diferenciación y una consideración de valores extremos del perfil de entropía obtenido.

Tipo: Patente Internacional (Tratado de Cooperación de Patentes). Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: PCT/DE2010/000147.

Solicitante: EADS DEUTSCHLAND GMBH.

Nacionalidad solicitante: Alemania.

Dirección: Willy-Messerschmidt-Strasse 1 85521 Ottobrunn ALEMANIA.

Inventor/es: HIEBL,MANFRED.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • G06T7/00 SECCION G — FISICA.G06 COMPUTO; CALCULO; CONTEO.G06T TRATAMIENTO O GENERACION DE DATOS DE IMAGEN, EN GENERAL (especialmente adoptados para aplicaciones particulares, ver las subclases apropiadas, p. ej. G01C, G06K, G09G, H04N). › Análisis de imagen, p. ej. desde un mapeado binario para obtener un mapeado no binario.

PDF original: ES-2394068_T3.pdf

 


Fragmento de la descripción:

Procedimiento para la determinación de curvas del borde de un objeto basada en la entropía.

La invención concierne a un procedimiento para la determinación de curvas del borde de un objeto basada en la entropía según las características de la reivindicación 1 vigente.

Es sabido que el contenido de información medio de una imagen se caracteriza por la entropía. El valor absoluto de la entropía da información sobre el número mínimo de bits que son necesarios para almacenar los píxeles de una imagen. Se informa con esto también acerca de si se puede conseguir con técnicas de compresión una reducción de la demanda de espacio de memoria, sin que se origine con ello una pérdida de información.

Se conoce por A. Shiozaki: "Edge extraction using entropy operator"; Academic Press Inc. 1986; Computer vision graphics, and image processing, 1986, vol. 36, páginas 1-9, el recurso de emplear operadores de entropía para la detección del borde de un objeto en imágenes.

Se conocen también por el estado de la técnica procedimientos que aprovechan la entropía en el procesamiento de imágenes tomadas por medio de un reconocimiento aéreo del suelo, por ejemplo en rastreadores de cantos. En un rastreador de cantos se analiza la imagen a analizar atendiendo a cantos paralelos. Se interrumpe la búsqueda cuando el grosor de un canto cae por debajo de un valor umbral prefijable. Con estos procedimientos es posible, por ejemplo, la detección de carreteras y caminos. La desventaja de este procedimiento es que proporciona buenos resultados solamente en aquellos objetos que presentan un contorno de objeto fijamente perfilado.

H. D. Cheng et al., "Color image segmentation: advances and prospects", Pattern Recognition 34, Elsevier Science Ltd. 2001, páginas 2259-2281, se ocupa de la segmentación de imágenes en color, especialmente imágenes 20 multiespectrales.

WENZAHN DAI et al: "An Image Edge Detection Algorithm Based on Local Entropy", Integration Technology, 2007. ICIT'07, IEEE International Conference on, IEEE, PI, 1 de Marzo de 2007, páginas 418-420, se ocupa de la detección de cantos basada en la entropía.

El cometido de la invención consiste en indicar un procedimiento con el cual se puedan detectar y clasificar objetos 25 en base a su color y tamaño.

Este problema se resuelve con las características de la reivindicación 1. Realizaciones ventajosas del procedimiento son objeto de reivindicaciones subordinadas.

El procedimiento según la invención para determinar curvas del borde de un objeto en una imagen tomada de una cámara multiespectral comprende los pasos de procedimientos siguientes:

a. conversión de la imagen tomada en una imagen en color falsa,

b. en la imagen en color falsa se adjudica a cada píxel un valor de tono de color del espacio de color HSV, correspondiendo el valor de tono de color a un ángulo de color H en un círculo de color prefijado,

c. clasificación de los píxeles como píxeles de objeto y píxeles de fondo, definiéndose como píxeles de objeto los píxeles cuyos valores de tono de color están situados dentro de un intervalo de valores prefijado,

d. determinación de un perfil de entropía (figura 5) por medio de una ventana de evaluación desplazable, calculándose para cada píxel en la imagen tomada la entropía de mezcla S de píxeles de objeto y píxeles de fondo según en donde nA indica el número de pixeles del objeto dentro de la ventana de evaluación, nB indica el número de píxeles de fondo dentro de la ventana de evaluación y k indica un factor de proporcionalidad,

realizándose una diferenciación y una consideración de valores extremos del perfil de entropía obtenido.

En el procesamiento de imágenes que se toman por medio de un reconocimiento aéreo del suelo, se diferencia entre objetos artificiales y naturales. Se pueden definir objetos monocromos debido a que se les puede adjudicar un tono 45 de color determinado. Los objetos multicromos se pueden definir como la suma de varios objetos monocromos. El procedimiento según la invención se puede emplear en la clasificación de objetos monocromos, es decir, de un solo color, y también de objetos multicromos, es decir, de varios colores.

En las modernas cámaras multiespectrales el material de imagen de partida se presenta en forma de imágenes RGB (RGB = rojo, verde, azul) . Además, algunas cámaras tienen disponible también un color más que está en el dominio de infrarrojos y que se denomina IR. Dado que el color sólido posee poca fuerza expresiva debido a la llamada confusión del color (por consiguiente, un automóvil pintado de verde no se puede diferenciar de la pradera verde en la que está aparcado) , tiene que ser transformado, para hacer posible la diferenciación, en otro espacio de color, el llamado espacio HSV (HSV = Hue (tono de color) , S = Saturation (saturación) , V = Volume (valor de claridad) . Para el

cálculo de conversión existen varios procedimientos diferentes conocidos para un experto, pero que son equivalentes en su resultado.

Una diferencia esencial entre representación de color y representación de tono de color está formada por la invarianza del tono de color frente a las fluctuaciones de la claridad, es decir que mientras que el color varía a consecuencia de condiciones de iluminación modificadas, el tono de color permanece inalterado dentro de un amplio intervalo, de modo que se puede volver a localizar un objeto con ayuda del tono de color (H) incluso después de transcurrir un período de tiempo determinado.

En lo que sigue se explican la invención y ejecuciones ventajosas con ayuda de figuras. Muestran:

La figura 1, un fragmento a modo de ejemplo de una imagen tomada con los valores de tono de color de los distintos píxeles,

La figura 2, el fragmento de la figura 1 con píxeles definidos como píxeles de objeto y píxeles de fondo,

La figura 3, un fragmento a modo de ejemplo de una imagen tomada con una ventana de evaluación dada a título de ejemplo,

La figura 4, el fragmento de la figura 2 con los valores de entropía correspondientes calculados con una ventana de tiempo según la figura 3, y

La figura 5, una representación en perspectiva a modo de ejemplo de un objeto clasificado con un embudo de entropía.

En el procedimiento según la invención se convierte la imagen tomada, en un primer paso, en una imagen en color falsa. Por tanto, la imagen tomada puede considerarse como una superficie pixelada constituida por un número prefijable de filas y columnas.

En esta imagen en color falsa se asigna seguidamente a cada píxel un valor de tono de color del espacio de color HSV, correspondiendo el valor de tono de color a un ángulo de color H en un círculo de color prefijado. La representación de un espacio de color HSV es conocida para un experto, por ejemplo por http://de.wikipedia.org/wiki/HSV-Farbraum.

La figura 1 muestra un fragmento de una imagen tomada en el que se ha asignado un valor de tono de color a los distintos píxeles. Por motivos de facilidad de representación, no se han representado las gradaciones de color tal como éstas son conocidas en una imagen en color falsa.

En un paso siguiente se clasifican los distintos píxeles como píxeles de objeto y píxeles de fondo. Como píxeles de objeto se definen aquí aquellos píxeles cuyo valor de tono de color está dentro de un intervalo de valores prefijado. Los pixeles cuyo valor de tono de color están fuera de este intervalo de valores se definen como píxeles de fondo. El

intervalo de valores prefijado se toma aquí de un banco de datos que está entrenado para los objetos a encontrar de conformidad con sus tonos de color.

La figura 2 muestra el fragmento conocido por la figura 1 con los píxeles identificados como píxeles de objeto. A título de ejemplo, se han definido en la figura 2 como píxeles de objeto aquellos píxeles que presentan un valor de tono de color de (189!10) º. Esta clasificación corresponde entonces a un objeto determinado, por ejemplo una excavación del terreno llena de agua. Una excavación del terreno llena, por ejemplo, de aceite tendría que clasificarse, por ejemplo, con valores de tono de color entre (151!10) º.

En el paso siguiente del procedimiento se determina un perfil de entropía para la imagen clasificada mostrada en la figura 2, calculándose para cada píxel la entropía de mezcla S de píxeles de objeto y píxeles de fondo. Se entra aquí brevemente sobre el antecedente teórico del método y se le explica brevemente con ayuda de la definición de 45 entropía de Boltzmann: Se considera una distribución de píxeles de n píxeles con nA píxeles de objeto y nB píxeles... [Seguir leyendo]

 


Reivindicaciones:

1. Procedimiento para determinar curvas del borde de un objeto en una imagen tomada de una cámara multiespectral, que comprende los pasos de procedimiento siguientes:

a. conversión de la imagen tomada en una imagen en color falsa digital,

b. en la imagen en color falsa se adjudica a cada píxel un valor de tono de color del espacio de color HSV, correspondiendo el valor de tono de color a un ángulo de color H en un círculo de color prefijado,

c. clasificación de los distintos píxeles como píxeles de objeto y píxeles de fondo, definiéndose como píxeles de objeto aquellos píxeles cuyos valores de tono de color están dentro de un intervalo de valores prefijado,

d. determinación de un perfil de entropía (figura 5) por medio de una ventana de evaluación desplazable,

en donde nA indica el número de píxeles de objeto dentro de la ventana de evaluación, nB indica el número de píxeles de fondo dentro de la ventana de evaluación y k indica un factor de proporcionalidad,

realizándose una diferenciación y una consideración de valores extremos del perfil de entropía obtenido.

2. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado porque en el paso de procedimiento d) se calcula la entropía de mezcla en una ventana de evaluación de longitud y anchura prefijables, siendo desplazable la ventana de evaluación sobre la imagen pixelada generada en el paso c) y adjudicándose la entropía de mezcla calculada S al respectivo píxel de centro de gravedad de la ventana de evaluación, y porque en un paso de procedimiento adicional d1) se desplaza la ventana de evaluación en al menos un píxel en la dirección de la longitud y/o la anchura y porque en un paso de procedimiento adicional d2) se repite el paso de procedimiento d) hasta que se haya adjudicado una entropía de mezcla a cada píxel.


 

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