Classe 8 Visió

33
20391: Visió per Computador Apunts de l’assignatura Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 1 Classe 8 Textura.

Transcript of Classe 8 Visió

Page 1: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 1

Classe 8

Textura.

Page 2: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Què és la textura?

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 2

Page 3: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Què és la textura?

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 3

Page 4: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Què és la textura?

Concepte lligat al tacte .

Causes de la textura visual

• Canvis en la reflectància.• Canvis en la microrientació d’una superfície.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 4

• Canvis en la microrientació d’una superfície.

Tipus: molts, depèn del criteri: estructurades, no estructurades, etc.

Importància: forma, reconeixement.

Page 5: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Què és la textura?

Ús quotidià de l’anàlisi de textures per inferir formes:Gràfica 3D

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 5

Page 6: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Què és la textura?

Mètodes computacionals:

1. Mètodes estadístics: basats en el càlcul de propietats estadístiques de les imatges (matrius de coocurrència).

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 6

2. Mètodes estructurals: basats en el processament d’estructures en les imatges (Voorhees& Poggio, Malik&Perona). Inspirats en el sistema visual humà.

Page 7: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Mètodes estadístics.

Una textura és una distribució (estadística) espacial de nivells de gris, que segueix una certa llei.

Aquesta llei es pot descriure de forma aproximada amb estadístics de diferents ordres.

Un dels descriptors més utilitzats és el basat en les

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 7

Un dels descriptors més utilitzats és el basat en les matrius de coorcurrència .

Les matrius de coocurrència descriuen un patró espacial en termes de les relacions geomètriques entre dos pixels:

• Distància• Orientació

Page 8: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Mètodes estadístics.

{ }jyxIiyxIyxyxjiSd === ),(,),();,(),,((#),( 22112211

Els elements de la matriu de coocurrència es defineixen com:

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 8

Amb el vector d definit com:

),(),( 211122 dydxyx ++=

Page 9: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Mètodes estadístics.

1 1 0 01 1 0 00 0 2 20 0 2 2

i

1

3

0 1 2

01

1 0 32 0 2 S 3,1

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 9

0 0 2 20 0 2 20 0 2 2

j 2 0 0 1

Matriu de coocurrència

imatge

t = (3,1)

Vector desplaçament

Page 10: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Les matrius S són quadrades, però casi mai simètriques.

La mida de la matriu depèn del nombre de nivells de gris de la imatge.G=4, S = 4x4G=256, S = 256 x 256

Mètodes estadístics.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 10

G=256, S = 256 x 256 G= 65536, S = 65536 x 65536

Les dades normalment s’escalen a 4 bits (matriu 16x16).

Però, com comparem textures, o com classifiquem?

Page 11: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Extraiem de les matrius descriptors:

Mètodes estadístics.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 11

Page 12: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Extraiem de les matrius descriptors:

Mètodes estadístics.

Textura

Entropia Homogeneïtat

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 12

Page 13: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures i preatentivitat

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 13

Textura preatentivament NO

discriminable.

Textura preatentivamentdiscriminable.

Page 14: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures i preatentivitat

Bela Julesz : Psicofísica i discriminació.

Teoria: La discriminació preatentiva de textures es basa en el processament dels estadístics de les imatges.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 14

Estadístics de 1er ordre : probabilitat de tenir un valor de radiància en un determinat punt (=histograma).

Estadístics de 2on ordre : probabilitat d’una certa combinació de grisos als extrems d’un segment de longitud l i orientació α.

Page 15: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures i preatentivitat

1a Conjectura : Dues textures NO són preatentivament discriminables si els seus estadístics de 2on ordre són idèntics.

La 1a conjectura va ser rebutjada als anys 80.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 15

La 1a conjectura va ser rebutjada als anys 80.

2a Conjectura : Dues textures són preatentivament discriminables si hi ha una diferència apreciable en la densitat (estadístics de 1er ordre) dels textons .

Page 16: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures i preatentivitat

Textons

ExtremsCreuaments

Cantonades

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 16

Creuaments

Col·liniaritat

Page 17: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures i preatentivitat

Textons

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 17

No hi ha diferència en els estadístics de 1er ordre dels textons!

Page 18: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures : Algorismes

Algorisme de Malik & Perona. Basat en el model psicofísic del sistema visual humà.

Processament de la imatge amb un banc de filtres:

1. Obtenir les respostes amb filtres a diferents escales, orientacions i formes (96).

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 18

orientacions i formes (96).2. Rectificació de mitja ona.3. Eliminació de respostes no desitjades.4. Influència local.5. Convolució amb una Gaussiana.6. Càlcul del gradient per cada banda.7. Màxim o mitja de tots els gradients de les bandes.

Page 19: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures : Algorismes

Malik & Perona

Només s’usen filtres de 2a derivada!

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 19

I per tant no hi ha diferència entre “contorns” invertits però si entre “barres” invertides...

Page 20: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures : Algorismes

Malik & Perona

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 20

Page 21: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures : Algorismes

Malik & Perona

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 21

Page 22: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures : Algorismes

Malik & Perona

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 22

Page 23: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 23

Page 24: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures : Algorismes

Algorisme de Voorhees & Poggio.

Extracció dels textons basant-se en el concepte de taca.

1. Detecció.– Detecció de taques segons els creuments per zero del Laplacià.– Divisió de les taques dèbilment unides.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 24

– Divisió de les taques dèbilment unides.– Divisió de les taques allargades.– Divisió de les taques amb curvatura alta.– Eliminació de les taques poc contrastades.

2. Mesura de les diferències.– Càlcul, per cada taca, de longitud, amplada, orientació I

contrast.– Càlcul de la distribució per cada atribut I per cada parella.– Decisió basada en la Màxima Diferència .

Page 25: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures : Algorismes

Algorisme de Voorhees & Poggio.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 25

Page 26: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures : Algorismes

Algorisme de Voorhees & Poggio.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 26

Page 27: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Discriminació de Textures : Algorismes

Algorisme de Voorhees & Poggio.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 27

Page 28: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Textures i Orientació

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 28

Page 29: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Textures i Orientació

Les variacions geomètriques d’una superfície produeixen tres efectes sobre els elements d’una textura:

1. Canvi en la densitat dels elements.2. Escorç , o canvi en les dimensions a causa de la

perspectiva.

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 29

perspectiva.3. Escalat dels elements.

Les causes de l’escalat i la densitat són la projecció perspectiva, però l’escorç només està causat per l’orientació de la superfície.

Page 30: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Textures i Orientació

Idea: L’escorç es pot caracteritzar segons la variació en la distribució local de les orientacions dels contorns dels elements de la textura (assumim contorns isotròpics!).

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 30

Predominància de gradients amb orientacions properes a 90 i 270 graus.

No hi ha predominància tant clara. Si fossin cercles, tots els angles tenen el mateix pès.

Page 31: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Textures i Orientació

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 31

Page 32: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Textures i Orientació

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 32

Page 33: Classe 8 Visió

20391: Visió per ComputadorApunts de l’assignatura

Textures i Orientació

Jordi Vitrià 20391: Visió per Computador 33