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La presente obra denominada “Visión artificial y procesamiento digital de imágenes usando Matlab” se ha creado tanto para profesionales como estudiantes de informática, sistemas, computación, electrónica, electricidad y afines con el objetivo de proporcionar una guía teórica y práctica que sea clara y digerible y, a su vez, no pierda el rigor técnico y científico de esta compleja e importante área del conocimiento.
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Acerca del Libro Información básica Título: Visión Artificial y Procesamiento Digital de Imágenes usando Matlab Ibarra – Ecuador, 2008. |
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Algunos ejemplos de este tipo de proyectos son: control de calidad en estampados de camisetas, inspeccionar el nivel del líquido en embases de vidrio, semáforos inteligentes, análisis de imágenes médicas, reconocimiento de firmas manuscritas, detección de suelos erosionados, reconocimiento automático de placas de vehículos, inspección automática de objetos industriales, entre otras.
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(593) 097243768
URL: http://vision-artificial-matlab.blogspot.com
EMAIL: idgs78@hotmail.com
La presente obra denominada “Visión artificial y procesamiento digital de imágenes usando Matlab” se ha creado tanto para profesionales como estudiantes de informática, sistemas, computación, electrónica, electricidad y afines con el objetivo de proporcionar una guía teórica y práctica que sea clara y digerible y, a su vez, no pierda el rigor técnico y científico de esta compleja e importante área del conocimiento.
El texto está dividido en 8 capítulos, los cuales cubren gran parte de esta vasta disciplina. En el capítulo I se hace una introducción a la Teoría del Color. El capítulo II hace un estudio de los conceptos de la Imagen Digital. En el capítulo III se realiza un análisis de los fundamentos del Procesamiento Digital de Imágenes. En el capítulo IV se hace una Introducción a Matlab. En el capítulo V se analizan las técnicas de filtrado y realzado en imágenes digitales. En el capítulo VI se hace un estudio de las Operaciones Morfológicas sobre imágenes digitales. En el capítulo VII se introduce a las técnicas de Segmentación; y en el capítulo VIII se examinan los métodos de Clasificación y Reconocimiento.
Los ocho capítulos son indispensables para el desarrollo e implementación de aplicaciones relacionados con la visión artificial.
El libro, además, contiene tres anexos. El anexo A, que incluye el manual de instalación del sistema de reconocimiento automático de placas; el anexo B contiene el manual de usuario del sistema y el anexo C contiene las imágenes necesarias para las prácticas, que están organizadas y clasificadas por capítulos.
Adicionalmente, se ha creado la página Web de la obra en http://www.pucei.edu.ec/ingenieria/pdi_index.php para mostrar información e interactuar con sus lectores; así como también, el buzón de correo electrónico pdi@pucei.edu.ec para recibir cualquier sugerencia.
Con esto se espera que estudiantes y profesionales propongan y desarrollen proyectos innovadores que solucionen problemáticas puntuales de nuestro entorno, especialmente en aquellas actividades repetitivas o que son peligrosas para el ser humano.
Algunos ejemplos de este tipo de proyectos son: control de calidad en estampados de camisetas, inspeccionar el nivel del líquido en embases de vidrio, semáforos inteligentes, análisis de imágenes médicas, reconocimiento de firmas manuscritas, detección de suelos erosionados, reconocimiento automático de placas de vehículos, inspección automática de objetos industriales, entre otras.
Finalmente, con la publicación de esta obra se pretende disminuir la brecha tecnológica que existe en este tipo de conocimientos especializados, propios de los países desarrollados.
La visión artificial o visión por computador es una disciplina compleja que involucra otras ciencias e incluye estudios de física, matemáticas, ingeniería eléctrica, computación. El continuo desarrollo de nuevos algoritmos, funciones y aplicaciones, hacen de esta disciplina y del procesamiento digital de imágenes (PDI) una tecnología perenne y en constante evolución. La visión artificial intenta emular la capacidad que tienen algunos seres vivos para ver una escena y entenderla; conjuntamente con el PDI, han experimentado una rápida evolución en las dos últimas décadas.
Los procesos del PDI pueden ser subdivididos en seis áreas principales y están agrupados de acuerdo a la complicación y delicadeza que lleva su implementación. Estas son: captura y adquisición, preprocesamiento, segmentación, descripción, reconocimiento e interpretación. No todas las aplicaciones requieren de todos los procesos y depende de la complejidad del problema que se va a resolver. Los resultados obtenidos en este tipo de aplicaciones dependen de la calidad de la imagen original, por lo que se deben tomar todas las precauciones necesarias para tener una iluminación adecuada y uniforme en el momento de su adquisición.
La industria, gobierno, educación, entretenimiento y el entorno en el cual nos desenvolvemos requieren de soluciones confiables relacionadas con este tipo de software, por lo que su introducción y aplicación será sostenible. España, a través de sus centros de educación superior, es uno de los países pioneros en el tema, por lo que podría pensarse en la transferencia de tecnología a través de proyectos de exportación que sean aplicables a nuestra región, tomando en consideración nuestras necesidades y realidades de una nación en vías de desarrollo.
Matlab es un paquete completo de software que goza de un alto nivel de implantación en centros de educación, departamentos de investigación y desarrollo de muchas compañías industriales nacionales e internacionales. Incluye algunos toolbox para diferentes áreas, tales como: finanzas, estadística, procesamiento de imágenes, procesamiento de la señal, redes neuronales, simulación, etc.
Este libro representa una investigación en mejora, por su contribución potencial al tema que fomenta, desarrollado por el Ing. Iván Danilo García Santillán, Docente y Coordinador de Investigación de la Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador – Sede Ibarra, como producto de su experiencia docente. Fundamenta sus conocimientos en el área de la Visión Artificial y Procesamiento Digital de Imágenes, usando Matlab.
El contenido desarrollado en este libro es tan vigente que será de mucha utilidad para quienes deseen introducirse en esta área del conocimiento. La Visión artificial o visión por computador es un área multidisciplinar que pretende, en cierta medida, reproducir artificialmente el sentido de la vista, mediante el procesamiento e interpretación de imágenes, captadas con distintos tipos de sensores, fundamentalmente cámaras, y utilizando la presentación en el computador. El desarrollo de este tipo de sistemas requiere una combinación de etapas de bajo nivel, para mejorar la calidad de las imágenes capturadas en otras etapas, como el reconocimiento de patrones y de la interpretación de imágenes para reconocer los elementos presentes en una escena. Las aplicaciones de esta área son, en general, trascendentales para resolver problemas concretos, con la aplicación de diversas técnicas matemáticas, estadísticas y de inteligencia artificial.
Es un libro que aporta, en gran medida, al desarrollo de la investigación y emprendimiento de alumnos y docentes. Lo recomiendo para que, en conjunto con otras áreas del conocimiento y líneas de investigación afines, contribuyan a lograr una investigación pertinente.
Capítulo I
Fundamentos del Color
Representación del Color
Colores Primarios
Colores primarios luz
Colores primarios pigmento
Tipos de Luz
Modelos de color
RGB
CMYK
SHI
Propiedades del Color
Tono
Saturación
Brillo
Falso color y pseudocolor
Capítulo II
La Imagen Digital
Definición
Clasificación de las imágenes digitales
Imágenes Vectoriales
Imágenes Ráster
Formatos de Imágenes Ráster
TIFF
BMP
GIF
JPEG
PNG
Tipos de Imágenes Digitales
RGB
Indexadas
Escala de grises
Binarias
Calidad de una Imagen
Resolución
Tamaño
Captura de Imágenes
Cámara digital
Escáner
Digitalización de Imágenes
Muestreo
Cuantización
Capítulo III
Procesamiento Digital de Imágenes
Introducción al Procesamiento digital de imágenes
Orígenes del procesamiento digital de imágenes.
Aplicaciones del Procesamiento de Imágenes
Componentes de un sistema PDI.
Herramientas para el PDI
Fundamentos del procesamiento de imágenes digitales
Relaciones entre píxeles
Conectividad
Distancia
Ruido en imágenes
Gaussiano
Impulsional
Multiplicativo
Capítulo IV
Introducción a Matlab
Introducción a Matlab
Image Processing Toolbox
El entorno de trabajo
Manejo de Variables en Matlab
Tipos de Datos en Matlab
Lectura y escritura interactiva de variables
Función Input
Función Disp
Manejo de las imágenes en Matlab
Tipos de imágenes
Lectura de imágenes
Acceso a un píxel de una imagen
Visualización de imágenes
Conversiones entre tipos de imágenes
Comandos informativos de imágenes
Escritura de imágenes
Selección de una sección de una imagen
Tamaño de una imagen
Añadir ruido a una imagen
Manejo de ventanas en Matlab
Subplot
Programación en Matlab
Creación de funciones
Creación de sub-funciones
Capítulo V
Filtrado y Realzado de Imágenes
Operaciones básicas entre píxeles
Operaciones aritméticas
Suma
Resta
Multiplicación
División
Operaciones lógicas
And
Or
Not
Operaciones geométricas
Interpolación
Amplificación y Reducción
Rotación
Correlación
Operaciones sobre el histograma
Aumento y reducción del contraste
Ecualizado del histograma
Ajuste de la intensidad
Operaciones en el dominio de la frecuencia
Filtrado Espacial
Filtros de paso bajo
Promedio
Mediana
Filtros de paso alto
Realce de bordes
Detección de contornos
Capítulo VI
Operaciones Morfológicas
Definiciones básicas
Aplicaciones de la morfología matemática
Elementos del proceso morfológico
Conjuntos
Elementos estructurantes
Operadores morfológicos
Dilatación
Erosión
Apertura
Cierre
Filtros morfológicos
top-hat
bottom-hat
Otros comandos morfológicos
Bwmorph
imfill
Capítulo VII
Segmentación
Introducción a la Segmentación
Segmentación basada en Umbralizado
Método de Otsu
Técnicas basadas en Regiones
Crecimiento de Regiones
Comandos para segmentar
Bwlabel
Regionprops
Otros comandos utilizados
Find
Ismember
Capítulo VIII
Clasificación y Reconocimiento
Introducción a los Clasificadores
Características Discriminantes
Criterios para seleccionar características discriminantes
Proceso de Clasificación
Métodos de clasificación de patrones
- Adaptación
- Clasificadores estadísticamente óptimos
- Redes Neuronales
Reconocimiento automático de caracteres
Adaptación por Correlación
Extracción de Caracteres
Reconocimiento de Caracteres
ANEXOS
Anexo A. Manual de instalación del sistema de reconocimiento automático de placas.
Anexo B. Manual de usuario del sistema de reconocimiento automático de placas.
Anexo C. Imágenes utilizadas en el libro
Iván Danilo García Santillán
Nacido en Ibarra – Ecuador el 07 de noviembre de 1978. Es Ingeniero en Sistemas Computacionales y sus estudios de cuarto nivel son: Diplomado superior en docencia universitaria. Actualmente se encuentra culminando la Maestría en Gerencia Informática.
Es Docente-Investigador de la Escuela de Ingeniería de la PUCE-SI en las asignaturas de Procesamiento de imágenes, Graficación y animación, Estructura de datos, Programación y Base de datos. También es Docente invitado en la Escuela de Ingeniería de Sistemas Computacionales de la Universidad Técnica del Norte para las asignaturas de Ingeniería de software, Administración de sistemas y Graficación.
Además, ha trabajado durante cinco años en el desarrollo de sistemas informáticos financieros-contables para instituciones gubernamentales y privadas del país.
Su labor como investigador, docente, asesor y consultor le ha permitido desarrollar y dirigir algunos proyectos e investigaciones en el área de informática, sistemas y computación; dictar conferencias y seminarios; publicar artículos científicos y de opinión en revistas y diarios de circulación regional y nacional.
Actualmente se desempeña como Docente y Coordinador de Investigación de la Escuela de Ingeniería de la PUCE-SI.
Automatización de procesos industriales.
Reconocimiento de Imágenes y Visión Artificial
Procesamiento Digital de Imágenes
Teoría del Color
Visión Artificial.
Optical Character Recognition (OCR)
Grupo de automática, robótica y visión artificial.
Empresa especializada en soluciones de visión artificial.
Director(e) de la Escuela de Ingeniería en Sistemas de la PUCE-SI es el Ing. Ismael Castro. Realizó sus estudios superiores en la Universidad Católica del Ecuador sede Ibarra.
La Escuela de Ingeniería, a través de la Carrera de Sistemas, desarrolla permanentemente actividades de investigación como eje transversal en la formación académica de los futuros profesionales. Es así que se llevan a cabo algunos proyectos de investigación dentro y fuera del aula, con estudiantes y docentes de la carrera, también con la participación de algunas instituciones nacionales e internacionales con las que se mantiene una estrecha relación de cooperación académico-investigativa. ver pensum