c.l.u.t. (color lookup table) máster en ingeniería y tecnología del software síntesis, análisis...

C.L.U.T.C.L.U.T.(Color LookUp Table)

Máster en Ingeniería y Tecnología del SoftwareSíntesis, Análisis y Visualización de Imágenes

Miguel Velasco Gómez-PantojaJoaquín Candañedo Arancón

ÍndiceÍndiceIntroducciónHerramientas

◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

ÍndiceÍndiceIntroducciónHerramientas

◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

IntroducciónIntroducciónSegmentación detección en la

imagen.

Aproximación a la visión humana.

Segmentación del espacio de colores y luego “proyección” sobre la imagen.

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◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

ÍndiceÍndiceIntroducciónHerramientas

◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

H.S.I.H.S.I.Hue (matiz)

Saturation (saturación)

Intensity (intensidad)

H.S.I. (2)H.S.I. (2)Perceptualmente intuitivo.

Modela bien una percepción uniforme del espacio de colores.

La forma y función de las categorías de color son funciones menos complejas que en el modelo RGB.

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◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

Transformada de la Transformada de la distanciadistanciaManhattan:

Euclídea:

Chebychev:

Minkoswki:

Transformada de la Transformada de la distancia (2)distancia (2)FEED: Fast Exact Euclidean

Distance

ED: aplicación de la distancia euclídea.

p,q: pixel.O: conjunto de píxeles.

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◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

ÍndiceÍndiceIntroducciónHerramientas

◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

Fase 1: Creación de la Fase 1: Creación de la CLUTCLUT

Fase 1: Creación de la Fase 1: Creación de la CLUT (2)CLUT (2)Marcadores de colores no difusos

[non-fuzzy color markers].

Marcadores de colores difusos [fuzzy color markers].

Colores sin acuerdo en la categoría [resto].

ÍndiceÍndiceIntroducciónHerramientas

◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de colores

AplicacionesConclusionesReferencias

Fase 2: SegmentaciónFase 2: SegmentaciónProyecciones 2D HSI:

Saturación-Intensidad: separación categorías cromáticas y acromáticas.

Matiz-Intensidad: separación entre categorías cromáticas.

Fase 2: Segmentación (2)Fase 2: Segmentación (2)Matiz-Intensidad:

ÍndiceÍndiceIntroducciónHerramientas

◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

AplicacionesAplicacionesImágenes médicasSistemas de visión robóticosLocalización de errores en

hardwareCompresión de imágenes

ÍndiceÍndiceIntroducciónHerramientas

◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

ConclusionesConclusionesVentajas

◦Basado en categorización humana del color

◦Segmentación realizada con pocos datos

◦Resultados intuitivos para el hombre◦Bajo coste computacional gracias a

FEED

Inconvenientes◦Requiere una fase de entrenamiento◦Visión subjetiva de los humanos

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◦HSI◦Transformada de la distancia

Algoritmo◦Fase 1: Creación de la C.L.U.T.◦Fase 2: Segmentación del espacio de

coloresAplicacionesConclusionesReferencias

Referencias

Referencias (2)

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