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Implementación de un Algoritmo para la Detección de Esquinas en
Imágenes Binarias
Darío Villadiego Ferná[email protected]
Revista del grupo de investigación de la Junta de Andalucía FQM-296 "Topología Computacional y Matemática Aplicada"Universidad de Sevilla (Andalucía, España)ISSN: 1885-4508 - Año I - n. 2, Grupo 09
IMAGEN-A
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IMAGEN-A, Año I, n. 2, Grupo 09 Detector de esquinas
IntroducciónIntroducción Problema teoría
Problema teoría
Problema práctico
Problema práctico
ConclusionesConclusiones BibliografíaBibliografía
• El uso de detectores de esquinas en el reconocimiento de objetos por ordenador es muy habitual.
•Algoritmos para la detección de esquinas• Basados en la frontera (boundary-based): detectan la esquina a partir de la información del objeto en la frontera
Tsai et al. 1999• Aproximados por nivel de gris (gray-level approach): trabajan directamente con imágenes de grises haciendo uso de la comprobaión con una plantilla de la esquina o de los gradientes en los píxeles del borde.
Lee y Bien 1996 Singh y Shneier 1990 Laganiere 1998
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IntroducciónIntroducción Problema teoría
Problema teoría
Problema práctico
Problema práctico
ConclusionesConclusiones BibliografíaBibliografía
• El detector de esquinas que se estudia require de un conjunto de operaciones morfológicas binarias nuevas basadas en operaciones morfológicas nuevas.
Operación morfológica básica Operación morfológica regular
1. EROSIÓN REGULADA
ORIGINAL 2D
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IntroducciónIntroducción Problema teoría
Problema teoría
Problema práctico
Problema práctico
ConclusionesConclusiones BibliografíaBibliografía
2. DILATACIÓN REGULADA
ORIGINAL 2D
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IntroducciónIntroducción Problema teoría
Problema teoría
Problema práctico
Problema práctico
ConclusionesConclusiones BibliografíaBibliografía
3. OPERACIONES MORFOLÓGICAS REGULADAS COMPUESTAS
Apertura regulada. Se aplica a la imagen original la erosión regulada, y al resultado de esta operación se le aplica una dilatación regulada.
Cierre regulado. Se aplica a la imagen original la dilatación regulada, y al resultado de esta operación se le aplica una erosión regulada.
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IntroducciónIntroducción Problema teoría
Problema teoría
Problema práctico
Problema práctico
ConclusionesConclusiones BibliografíaBibliografía
4. DETECTOR DE ESQUINAS
Para la detección de esquinas los pasos a seguir son:
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IntroducciónIntroducción Problema práctico
Problema práctico
Problema teoría
Problema teoría
ConclusionesConclusiones BibliografíaBibliografía
• Se ha desarrollado una aplicación donde exponer y someter el algoritmo.
• PROCESO DE CREACIÓN:
Se han implementado las nuevas operaciones reguladas. Se crea la clase MorphologyRegulated.java que contiene todos los métodos que implementan las operaciones regulares y el método que detecta las esquinas. Tras esto se trabaja con la interfaz:
CARACTERÍSTICAS DE LA APLICACIÓN: La aplicación está desarrollada en lenguaje JAVA (JSDK 1.4.2_05).
Eclipse 3.1Java SDK 1.4.2
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IntroducciónIntroducción Problema práctico
Problema práctico
Problema teoría
Problema teoría
ConclusionesConclusiones BibliografíaBibliografía
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IntroducciónIntroducción Problema práctico
Problema práctico
Problema teoría
Problema teoría
ConclusionesConclusiones BibliografíaBibliografía
• Trabajo de investigación complejo
• A partir de estudio teórico diseñar una implementación correcta para el detector de esquinas
• Componentes Java Swing
• La implementación del algoritmo es correcta, pero no tiene porqué ser la mejor
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IntroducciónIntroducción Problema práctico
Problema práctico
Problema teoría
Problema teoría
ConclusionesConclusiones BibliografíaBibliografía
• Shih, Frank Y.; Chuang, Chao-Fa; Gaddipati, Vijayalakshmi. "A modified regulated morphological corner detector". Pattern Recognition Letters, pp. 931-937, April 2005• D. M. Tsai, H.-T. Hou and H.-J. Su, 1999. “Boundary-based Corner Detection Using Eigenvalues of Covariance Matrics”" Pattern Recognition Letters, Vol. 20, 31-40 • Lee, K.J., Bien, Z.N. "A Gray-Level Corner Detector Using Fuzzy-Logic". Pattern Recognition Letters, Vol. 17, pp. 939-950. Laganiere, R. "A Morphological Operator For Corner Detection". Pattern Recognition Letters, Vol. 31, pp. 1643-1652.• The Java image processing API. http://www.ia.hiof.no/~por/imageprocAPI/version2/