Visione Artificiale

1. Visione Artificiale La visione del robot può essere definita come il processo di estrazione, caratterizzazione e interpretazione delle informazioni provenienti dalle immagini di un mondo tridimensionale. • La percezione è il processo che fornisce un’immagine visiva. • La preelaborazione si occupa di tecniche come la riduzione del rumore e il miglioramento dei particolari. • La segmentazione è il processo che divide le immagini in oggetti di interesse. • La descrizione tratta il calcolo delle caratteristiche (per esempio dimensioni, forme) utilizzabili per differenziare un tipo di oggetto da un altro. • Il riconoscimento è il processo che identifica questi oggetti. • L’interpretazione conferisce un significato agli oggetti riconosciuti.

2. Acquisizione delle immagini (Percezione) • Telecamere TUBO VIDICON

3. Sensori CCD • Sensori lineari. Il componente di base di un CCD lineare consiste in una riga di elementi sensibili di silicio, detti fotoelementi. I fotoni dell’immagine attraversano una struttura di Gate di silicio policristallino trasparente e vengono assorbiti dal cristallo di silicio, creando così coppie lacune – elettroni. I fotoelettroni risultanti sono raccolti nei fotoelementi e l’entità delle carica raccolta da ogni fotoelemento è proporzionale all’intensità luminosa in quel punto. • Sensori di area. I sensori di area sono simili ai sensori lineari, con la differenza che i fotoelementi sono disposti in forma matriciale e che esiste un registro di trasferimento tra le colonne dei fotoelementi

4. Sensori CCD

6. Standard video • CCIR 625 righe per quadro - 25 quadri al secondo (Europa, Australia) • RS170 525 righe per quadro - 30 quadri al secondo (USA, Giappone)

7. Immagine digitale Digitalizzazione delle coordinate spaziali (x, y)= campionamento di immagine Digitalizzazione in ampiezza = quantizzazione dell’intensità o dei livelli di grigio

8. Esempi : Campionamento di immagini 128 x 128 256 x 256 32 x 32 64 x 64

9. Esempi : Livelli di grigio 16 32 4 8

10. Tecniche di illuminazione

11. Geometria dell’immagine Traslazione

12. Trasformazione di scala

13. Rotazione Rk(-) = RkT() con k = x, y, z

14. Trasformazione di prospettiva

15. Matrice di trasformazione della prospettiva

16. Traformazione inversa wh = P-1ch,

17. Indeterminazione del punto Supponiamo che un dato punto dell’immagine abbia coordinate (x0, y0, 0), dove lo 0 nella posizione di z sta ad indicare che ci stiamo muovendo nel piano z = 0. Il punto d’immagine di coordinate (x0, y0) corrisponde all’insieme dei punti 3D allineati che giacciono sulla retta che passa per i punti (x0, y0, 0) e (0, 0,).

18. Soluzione La ricostruzione di un punto 3D dall’immagine bidimensionale richiede la conoscenza di almeno una delle coordinate del punto nel sistema di riferimento.

19. Modello della telecamera • Questa equazione (e la sua inversa) caratterizza la formazione di un’immagine attraverso la proiezione di punti 3D sul piano della telecamera • Questo modello si basa sulla considerazione che il sistema di coordinate della telecamera e quello di riferimento coincidano • Nella realtà tali SDR possono essere distinti

20. Modello della telecamera (1) Spostamento w0 del centro dell’origine della telecamera; (2) panoramica dell’asse x, (3) inclinazione dell’asse z; (4) spostamento r del piano dell’immagine rispetto al centro del giunto, dove è appoggiata la telecamera e sul quale può ruotare.

21. (1) spostamento del centro dell’origine della telecamera; (2) panoramica dell’asse x, (3) inclinazione dell’asse z; (4) spostamento del piano dell’immagine rispetto al centro del giunto, dove è appoggiata la telecamera e sul quale può ruotare.

22. Trasformazione di prospettiva ch = PCRGwh

23. Calibrazione della telecamera ch = Awh A = PCRG

24. dove si è tralasciato lo sviluppo di ch3 in quanto è relativo a z. • Il procedimento di calibrazione consiste nei seguenti passi: • Ottenere m  6 punti di riferimento in coordinate note (Xi, Yi, Zi) con i = 1, 2, 3, …, m (vi sono due equazioni che comprendono le coordinate di due punti, cosicché sono necessari almeno sei punti). • Ricavare la rappresentazione di quei punti con la telecamera, in una data posizione, per ottenere i corrispondenti punti immagine (xi, yi), i = 1, 2, 3, …, m. • Usare questi risultati ricavati, nel sistema sopra, per trovare i coefficienti incogniti.

25. Visione stereoscopica

27. PreelaborazioneRelazioni di base tra i pixel Vicini di un pixel Vicini orizzontali e verticali N4(p). vicini diagonali ND(p) Vicini orizzontali verticali e diagonali N8(p).

28. Connettività Dato un insieme di valori V di intensità di pixel, vogliamo creare delle sequenze connesse (di pixel vicini) con intensità appartenente a V • 4 - connettività. Due pixel p e q di valore appartenente a V sono 4 - connessi se q è nell'insieme N4(p). • 8 - connettività. Due pixel p e q di valore appartenete a V sono 8 - connessi se q è nell'insieme N8(p). • m - connettività (connettività mista). Due pixel p e q con valore appartenente a V sono m - connessi se: (a) q è in N4(p), oppure (b) q è in ND(p) e l'insieme N4(p)N4(q) è vuoto.

29. Misure di distanza • Dati i pixel p, q e z di coordinate (x, y), (s, t) e (u, v), diciamo che D è una funzione della distanza o metrica se: • D(p, q)  0 (D(p, q) = 0 se e solo se p = q). • D(p ,q) = D(q, p) • D(p, z)  D(p, q) + D( q, z) • La distanza euclidea tra due pixel è definita come:

30. La distanza tra gli isolati tra p e q è definita dalla regola: La distanza della scacchiera tra p e q è definita dalla regola:

31. Preelaborazione nel dominio spaziale g(x, y) = h[f(x, y)] f l’immagine in ingresso, g è l’immagine risultante (preelaborata) e h è un operatore su f, definito in un intorno di (x,y)

32. Maschere di convoluzione

33. Metodi nel dominio della frequenza Trasformata bidimensionale di Fourier

34. Filtraggio Media degli intorni Filtraggio mediano (evita di sfumare i margini e altri particolari netti) Media di più immagini g(x, y) = f(x, y) + n(x, y) Filtraggio binario

35. Esempi di filtraggio Immagine originale Immagine alterata Filtraggio mediano 5x5 Media degli intorni 5x5

36. Filtraggio Binario • Riempie piccoli (un pixel) buchi in aree per il resto scure • Riempie piccole tacche in segmenti rettilinei • Elimina gli 1 (scuro) isolati • Elimina piccole protuberanze lungo segmenti rettilinei • Ripristina i punti mancanti degli angoli

37. Esempio

38. Equalizzazione dell’istogramma r = intensità dei pixel in un'immagine 0 r 1 s = T(r) • T(r) è una funzione a un solo valore, monotona crescente nell'intervallo 0 T(r) 1 • 0 T(r) 1 per 0 r  1

39. Funzione densità di probabilità Immagine scura Immagine chiara s = T(r) Dopo una trasformazione

40. Equalizzazione dell’istogramma 0  r  1 Scegliamo funzione di distribuzione cumulativa di pr(r) • Questo risultato è indipendente dalla funzione di trasformazione inversa T-1 • La PDF risultante è piatta, indipendentemente dalla PDF di partenza • Tale risultato è spesso ideale in quanto bilancia la distribuzione delle intensità

41. Immagini digitali 0  rk 1 e j = 0, 1, 2, …, L - 1 • L è il numero dei livelli (colori) discreti d'intensità • pr(rk) è una stima della probabilità dell'intensità rk • nk è il numero delle volte che questa intensità appare nell'immagine • n è il numero complessivo dei pixel dell'immagine

42. Un diagramma di pr(rk) in funzione di rk è solitamente chiamato istogramma e la tecnica usata per ottenere un istogramma uniforme è conosciuta con il nome di equalizzazione o linearizzazione dell'istogramma. 0  rk 1 e k = 0, 1, 2, …, L - 1

43. Esempio

44. Miglioramento locale fattore di guadagno locale m(x, y) e (x, y) rappresentano la media dell’intensità e la deviazione standard calcolate in un intorno con centro in (x, y), M è la media totale di f(x, y) e k è una costante nell’intervallo indicato. È importante mettere in evidenza che A, m e  sono quantità variabili che dipendono da un intorno predefinito di (x, y).

45. Rilevazione dei contorni

46. Operatori a gradiente

47. Operatori a gradiente

48. Immagini binarie Operatore di Laplace

49. Sogliatura Soglia singola Soglie multiple

50. Segmentazione La segmentazione è il processo che suddivide una scena in oggetti d’interesse. • discontinuità : ricerca dei contorni • similitudine : sogliatura e accrescimento delle regioni