Tesis:
Representación local multiescala de imágenes. Modelado y síntesis de texturas
- Autor: PORTILLA MUELAS, Francisco Javier
- Título: Representación local multiescala de imágenes. Modelado y síntesis de texturas
- Fecha: 1999
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION
- Departamentos: SEÑALES, SISTEMAS Y RADIOCOMUNICACIONES
- Acceso electrónico:
- Director/a 1º: NAVARRO BELSUE, Rafael
- Resumen: La representación local multiescala de las imágenes aparece en dos aspectos del sistema visual humano (SVH): 1. La descomposición en canales de orientación y frecuencia espacial que lleva a cabo el área V1 de la corteza visual del cerebro, y 2. La captación y procesamiento espacialmente no homogéneo de las imágenes. Ambos procesos pueden modelarse de forma esquemática utilizando una representación logarítmica en el radio y uniforme en el ángulo. En el primer caso, la representación se aplica en el dominio de la frecuencia espacial, utilizando un conjunto discreto de filtros pasobanda auto-similares localizados espacialmente. En el segundo caso, la representación en el espacio 2-D de las imágenes se corresponde con una imagen continua que va perdiendo detalle según nos alejamos del centro del campo visual ("fóvea log-polar"). Los modelos computacionales asociados a estas formas de procesamiento temprano de la información visual han dado lugar a numerosas aplicaciones, como la compresión de imágenes, la restauración, o el análisis y síntesis de texturas, por un lado, y a sensores para visión artificial en tiempo real, por el otro. Sin embargo, hasta ahora no se había establecido un vínculo formal entre ambas formas de representación. En la primera parte de este trabajo (Capítulo 2) se describe dicho vínculo, y se propone el uso de filtros ajustarles o deformables para la implementación eficiente de formas de representación local duales en el dominio del espacio y de la frecuencia espacial 2-D. En la segunda parte (Capítulos 3 y 4), se proponen nuevas técnicas de diseño de filtros deformables, orientadas a maximizar su relación calidad/coste computacional. La aplicación de estas técnicas se demuestra en varios ejemplos. En la tercera parte (Capítulo 5) se utiliza la representación logarítmica-polar por canales en el dominio de la frecuencia como base para dos esquemas de síntesis imitativa de texturas. Estos imponen un conjunto de estadísticos medidos en una textura de entrada, que pretenden reflejar sus características visualmente relevantes, a una muestra obtenida con un generador pseudo-aleatorio. El primero de estos esquemas, robusto, compacto y no iterativo, utiliza estadísticos de primer y segundo orden para modelar texturas con bajo nivel de estructuración, con distintos grados de entropía. El segundo modela y reproduce elementos estructurales de la textura, considerando dependencias estadísticas de mayor orden entre los canales. Para la síntesis aplica una estrategia de ajustes sucesivos, con un coste computacional todavía moderado