La tecnología de visión por computador se puede dividir en seis etapas. Conozca a los tres primeros.

La visión artificial es una rama de la automatización que permite la percepción de la visión artificial y desarrolla métodos para la creación de sistemas que obtienen información de las imágenes. El objetivo de esta ciencia es tomar decisiones útiles sobre objetos físicos y escenas reales, basadas en imágenes adquiridas.

La tecnología de visión computacional puede dividirse en seis etapas: adquisición de imágenes, preprocesamiento, extracción de características, segmentación, técnicas de reducción de ruido y procesamiento de alto nivel.

En esta parte se discutirán los tres primeros pasos.

1ª etapa – Adquisición de imágenes

La adquisición de imágenes es el primer paso en la visión por ordenador, que captura imágenes por medio de un dispositivo o sensor y transforma la información visual en información digital.

La imagen escaneada debe ser lo más consistente posible con una valla de imágenes en vivo y, al mismo tiempo, apropiada para su posterior procesamiento. Para lograr esta tarea, son indispensables dos elementos: un dispositivo físico que sea sensible a una cantidad física y produzca una salida de señal eléctrica proporcional a un nivel de energía percibido; y un convertidor de analógico a digital, capaz de convertir la salida eléctrica del sensor a digital.

Algunos de los dispositivos utilizados para obtener imágenes son: cámaras de video, escáneres, satélites, tomógrafos médicos, sensores de rayos X, análisis de espectro de color y sensores térmicos. Estos hardwares ofrecen propiedades distintivas como la resolución espacial, la velocidad de funcionamiento, la precisión y el coste. La elección del sensor debe hacerse en función de la información deseada y de las condiciones en las que se obtendrá la imagen.

Paso 2 – Pre-procesamiento

Después de la adquisición de la imagen, el segundo paso computacional a realizar es el pre-procesamiento. Este procedimiento se encarga de preparar la imagen para que los siguientes pasos puedan manipular los elementos contenidos.

Los datos convertidos por el sensor, en la mayoría de los casos, tienen mucho ruido y distorsión. Los datos convertidos se analizan para realizar la corrección de la distorsión geométrica, la calibración radiométrica y la eliminación del ruido de la imagen obtenida. Estos problemas son causados por la distorsión de la lente, una iluminación pobre o insuficiente, y un sensor de captura inadecuado o de mala calidad.

Paso 3 – Extracción de características

La primera etapa para detectar un objeto es la extracción de las características contenidas en una imagen. Durante la extracción de recursos no se tiene en cuenta la información redundante, disminuyendo la cantidad de datos a analizar. Las características se seleccionan según el set a analizar.