3.1 Extraccion de caracteristicas en imagenes y video

convolucion

laplaciano

/\

umbralizacion

kernel

Puntos, lineas, bordes

tipos básicos de discontinuidades

Para Deteccion de discontinuidades Se aplica un kernel (mask) es la imagen

combinación lineal de la suma de los productos de todos los coeficientes con
los niveles de la región que contiene la máscara

Supongamos que el kernel es una imagen 3x3
con coeficientes de peso:

La respuesta de la máscara en cualquier punto
de la imagen está dada por
● Donde zi es el nivel de gris del pixel asociado con
la máscara en el coeficiente w

Para la deteccion de puntos aislados

se utiliza un kernel con el valor de localización R centrado en el origen y un umbral T (no-negativo), dado que |R| ≥ T

Esta formulación mide las diferencias entre el centro
y sus vecinos

Si la idea es detectar un punto aislado,

ésto es, que tiene un
valor diferente del fondo y está ubicado en un área
homogénea, entonces será diferente a su alrededor.

Este kernel es similar al operador Laplaciano con un énfasis estricto en la detección en el elemento central

umbrales morfologicas

blur

erosion

deteccion de lineas

● Si la máscara anterior la extendiéramos, se formaría un patrón hacia la dirección de la línea, ya
sea horizontal, vertical o diagonal

● Sean R1, R2, R3 y R4 las máscaras de líneas con diferentes direcciones

Borde

conjunto de píxeles conectados que se encuentran en el
límite entre dos regiones