Desarrollo de un algoritmo para la detección del origen del desenfoque en imágenes con desenfoque radial
: figuras, tablas
- Autores:
-
Tapasco Moncada, Brandon
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utp.edu.co:11059/15530
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/15530
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- Palabra clave:
- 370 - Educación
Imágenes digitales
Algoritmos
Innovaciones tecnológicas
Transformadora de Hough
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Silvia Andreoli et al. “Inteligencia artificial y educación Un marco para el análi- sis y la creación de experiencias en el nivel superior”. En: Centro de Innovación en Tecnología y Pedagogía (Citep) (2022). Daladier Enrique Blanco Avila. “Estimación de la Rapidez Uniforme a Partir de Imágenes con Desenfoque Radial”. Tesis de Maestría. Pereira, Colombia: Universidad Tecnológica de Pereira, 2023. Shanaka Kristombu Baduge et al. “Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and appli- cations”. En: Automation in Construction 141 (2022), pág. 104440. Dana H Ballard. “Generalizing the Hough transform to detect arbitrary sha- pes”. En: Pattern recognition 13.2 (1981), págs. 111-122. Giacomo Boracchi. “Estimating the 3D direction of a translating camera from a single motion-blurred image”. En: Pattern Recognition Letters 30.7 (2009), págs. 671-681. 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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizaciónhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessCortés Osorio, Jimmy AlexanderTapasco Moncada, Brandon2024-12-03T13:05:55Z2024-12-03T13:05:55Z2024https://hdl.handle.net/11059/15530Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/home: figuras, tablasAunque la visión por computadora se ha convertido en una herramienta funda- mental para una amplia gama de aplicaciones en ciencia [30], [28], educación [1], agricultura [11], [14], [22], [10] y la industria [3], [31], [29], desde el análisis de imá- genes para la agricultura de precisión hasta el desarrollo de sistemas autónomos en robótica y seguridad. Uno de los desafíos críticos en este campo es el análisis y manejo del desenfoque en las imágenes, un fenómeno que, si bien históricamente ha sido considerado como una distorsión, puede contener información cinemática sig- nificativa. En particular, el desenfoque radial, es un tipo de desenfoque que ocurre cuando un objeto se mueve directamente hacia o desde el sensor de la cámara, por ende representa una oportunidad para extraer patrones de movimiento y parámetros dinámicos esenciales, como la rapidez y la dirección de un objeto en movimiento. A pesar de los avances en el análisis de diferentes tipos de desenfoque como el lineal y rotacional, el desenfoque radial ha sido poco explorado, lo cual limita la capacidad de los sistemas actuales para interpretar de manera precisa y completa los datos de movimiento en las imágenes que contienen dicho desenfoque. El desenfoque por movimiento radial ocurre cuando un objeto se desplaza en lí- nea recta y sus planos, junto con los de la imagen, son perpendiculares a la dirección del movimiento. En tales condiciones, la intensidad del desenfoque aumenta propor- cionalmente con la distancia al centro de la imagen [33]. Aunque existen estudios previos, como los de [35] y [33], que se enfocan principalmente en la restauración de imágenes afectadas por desenfoque radial, son limitados los trabajos que exploran la estimación de parámetros cinemáticos basados en una única imagen desenfocada por movimiento.Introducción 8 Justificación 10 Objetivos 11 Objetivos 11 Objetivo General 11 Objetivos Específicos 11 Método 12 Estudio del desenfoque y su origen 14 Marco teórico 14 Imagen 14 Degradación de una imagen 15 Desenfoque 15 Tipos de desenfoque por movimiento 16 Transformada de Hough 18 Transformada de Radon 21 Estado del arte 22 Lineal 22 Rotacional 23 Radial 24 Detección del origen del desenfoque 25 Modelamiento del origen del desenfoque radial 28 Modelo Matemático del Desenfoque por Movimiento Radial 28 Determinar el Origen del Desenfoque 30 Conjunto de datos 35 Desarrollo de los algoritmos para estimar el origen del desenfoque 37 Algoritmo para generar desenfoque 37 Algoritmo para hallar el origen del desenfoque con Hough 39 Algoritmo para hallar el origen del desenfoque con Radon 40 Procedimiento experimental 42 Procedimiento experimental con imágenes con desenfoque radial sin- tético 43 Resultados y discusión 47 Estimación de Origen del Desenfoque con Hough 48 Estimación de Origen del Desenfoque con Radon 51 Conclusiones 54PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)59 páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería MecatrónicaFacultad de TecnologíasPereira370 - EducaciónImágenes digitalesAlgoritmosInnovaciones tecnológicasTransformadora de HoughTransformadora de RadonDesenfoque radialAlgoritmosProcesamiento digital de imagenesDesarrollo de un algoritmo para la detección del origen del desenfoque en imágenes con desenfoque radialTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSilvia Andreoli et al. “Inteligencia artificial y educación Un marco para el análi- sis y la creación de experiencias en el nivel superior”. En: Centro de Innovación en Tecnología y Pedagogía (Citep) (2022).Daladier Enrique Blanco Avila. “Estimación de la Rapidez Uniforme a Partir de Imágenes con Desenfoque Radial”. Tesis de Maestría. Pereira, Colombia: Universidad Tecnológica de Pereira, 2023.Shanaka Kristombu Baduge et al. “Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and appli- cations”. En: Automation in Construction 141 (2022), pág. 104440.Dana H Ballard. “Generalizing the Hough transform to detect arbitrary sha- pes”. En: Pattern recognition 13.2 (1981), págs. 111-122.Giacomo Boracchi. “Estimating the 3D direction of a translating camera from a single motion-blurred image”. En: Pattern Recognition Letters 30.7 (2009), págs. 671-681.Giacomo Boracchi, Vincenzo Caglioti y Alberto Danese. “Estimating came- ra rotation parameters from a blurred image”. En: International Conference on Computer Vision Theory and Applications. Vol. 2. SCITEPRESS. 2008, págs. 389-395.Alan C Bovik. The essential guide to image processing. Academic Press, 2009.Sunghyun Cho y Seungyong Lee. “Fast motion deblurring”. En: ACM SIG- GRAPH Asia 2009 papers. 2009, págs. 1-8.Jimy Alexander Cortés-Osorio, Juan Bernardo Gómez-Mendoza y Juan Carlos Riaño-Rojas. “Velocity estimation from a single linear motion blurred image using discrete cosine transform”. En: IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 68.10 (2018), págs. 4038-4050.VG Dhanya et al. “Deep learning based computer vision approaches for smart agricultural applications”. En: Artificial Intelligence in Agriculture 6 (2022), págs. 211-229.JR Martinez-de Dios, C Serna y Aníbal Ollero. “Computer vision and robotics techniques in fish farms”. En: Robotica 21.3 (2003), págs. 233-243.Tarquino Edilberto Durazno Santamaría. “Análisis y simulación de la res- tauración de imágenes digitales monocromáticas utilizando técnicas lineales invariantes espaciales”. B.S. thesis. 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizaciónopen.accesshttps://repositorio.utp.edu.coRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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