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C.L.U.T. (Color LookUp Table ). Máster en Ingeniería y Tecnología del Software Síntesis, Análisis y Visualización de Imágenes Miguel Velasco Gómez-Pantoja Joaquín Candañedo Arancón. Índice. Introducción Herramientas HSI Transformada de la distancia Algoritmo

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Presentation Transcript

  1. C.L.U.T. (Color LookUpTable) Máster en Ingeniería y Tecnología del Software Síntesis, Análisis y Visualización de Imágenes Miguel Velasco Gómez-Pantoja Joaquín CandañedoArancón

  2. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  3. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  4. Introducción • Segmentación  detección en la imagen. • Aproximación a la visión humana. • Segmentación del espacio de colores y luego “proyección” sobre la imagen.

  5. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  6. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  7. H.S.I. • Hue (matiz) • Saturation (saturación) • Intensity (intensidad)

  8. 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.

  9. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  10. Transformada de la distancia • Manhattan: • Euclídea: • Chebychev: • Minkoswki:

  11. Transformada de la distancia (2) • FEED: Fast Exact Euclidean Distance • ED: aplicación de la distancia euclídea. • p,q: pixel. • O: conjunto de píxeles.

  12. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  13. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  14. Fase 1: Creación de la CLUT

  15. Fase 1: Creación de la 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].

  16. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  17. Fase 2: Segmentación • Proyecciones 2D HSI: • Saturación-Intensidad: separación categorías cromáticas y acromáticas. • Matiz-Intensidad: separación entre categorías cromáticas.

  18. Fase 2: Segmentación (2) • Matiz-Intensidad:

  19. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  20. Aplicaciones • Imágenes médicas • Sistemas de visión robóticos • Localización de errores en hardware • Compresión de imágenes

  21. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  22. Conclusiones • Ventajas • 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

  23. Índice • Introducción • Herramientas • HSI • Transformada de la distancia • Algoritmo • Fase 1: Creación de la C.L.U.T. • Fase 2: Segmentación del espacio de colores • Aplicaciones • Conclusiones • Referencias

  24. Referencias

  25. Referencias (2)

  26. Gracias por vuestra atención

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