Evaluación de un filtro de difusión anisotrópica aplicado al realce de defectos superficiales bajo iluminación no homogénea

En este trabajo se utiliza un enfoque de mejoramiento de imágenes por medio de un filtro de difusión anisotrópico aplicado a defectos de bajo contraste en situaciones de iluminación no homogénea, dichos defectos por sus características son difíciles de detectar con algoritmos estándar de segmentació...

Full description

Autores:
Rodríguez, Juan Carlos
Ortiz, Pedro Atencio
Branch Bedoya, John Willian
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2011
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/33453
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/33453
http://bdigital.unal.edu.co/23533/
Palabra clave:
Visión por computador
mejoramiento de imágenes
filtro anisotrópico
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:En este trabajo se utiliza un enfoque de mejoramiento de imágenes por medio de un filtro de difusión anisotrópico aplicado a defectos de bajo contraste en situaciones de iluminación no homogénea, dichos defectos por sus características son difíciles de detectar con algoritmos estándar de segmentación. El filtro aplicado se basa en la difusión anisotrópica extendida con un operador de realzado que permite aumentar el contraste del defecto pero con la posibilidad de realizar un suavizado en el fondo. Los resultados obtenidos de la aplicación del filtro muestran una mejora cuantitativa en el contraste en defectos oscuros de bajo contraste, lo que produce mejores resultados en etapas posteriores como la segmentación. Se analizaron una imagen sintética y casos reales de superficies con defectos oscuros, en ambas situaciones la estrategia planteada funcionó. Expertos humanos fueron utilizados para evaluar cualitativamente el efecto del mejoramiento en los resultados de segmentación, para esto se analizaron 140 imágenes reales en las que se encontró que la metodología realza los defectos oscuros de bajo contraste, sin embargo, se deberán explorar estrategias para evitar el realce de ruido en las imágenes