Identificación automática de objetos en imágenes con ruido

Hacer que una computadora detecte objetos en una imagen es un problema central. Pensemos en la necesidad de diferenciar y medir los espacios cultivados, forestados y urbanos a partir de imágenes aéreas o satelitales de todo el país. Investigadores de la Universidad de Buenos Aires presentaron un estudio donde comparan varios métodos de detección de bordes de objetos en imágenes con un tipo de ruido llamado “speckle” que aparece, por ejemplo, al usar luz láser. El trabajo demuestra que un método basado en el conocimiento del tipo de ruido que afecta a la imagen permite detectar rápida y correctamente las áreas de diferentes partes de la imagen.

El trabajo de Juliana Gambini, Marta E. Mejail y Julio Jacobo-Berlles de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires en colaboración con Alejandro C. Frery (de la Universidade Federal de Alagoas, Brasil) presenta 5 métodos de detección de bordes en imágenes con ruido “speckle”. Algunos de estos métodos fueron desarrollados por ellos.

El ruido “speckle” aparece en imágenes iluminadas con fuentes de iluminación coherentes. Tal es el caso del láser, el radar de apertura sintética (SAR), el sonar y el ultrasonido (usado para las ecografías). Las imágenes se ven moteadas a causa de la interferencia de reflejos provenientes de diferentes partes del objeto iluminado y de otros objetos cercanos. Detectar los bordes de un contorno que separa dos regiones de una imagen con tal tipo de ruido es particularmente complejo.

Gambini y colaboradores usaron un modelo estadístico sobre la distribución aleatoria particular que presenta el ruido “speckle” para así distinguir entre el ruido proveniente de áreas de la imagen con diferente textura. Un algoritmo que les permite detectar los puntos donde el cambio de textura es abrupto les posibilitó identificar en forma eficiente y certera los bordes de cada región de una imagen. Puesto a prueba con otros métodos de detección éste resultó ser el más eficaz.

Los autores del trabajo muestran las capacidades de este método de detección usando imágenes aéreas tomadas con un radar de apertura sintética. El trabajo podría significar una importante mejora en la evaluación de áreas cultivadas, crecimiento urbano, desastres naturales, etc. que son examinados a través de imágenes que necesariamente llevan ruido “speckle”.

Trabajo original: “Accuracy of edge detection methods with local information in speckled imagery”, Statistics and Computing , vol. 18, pp 15 (2008)

Instituciones: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA), Instituto de Computación (Universidade Federal de Alagoas, Brasil)

Contacto: Juliana Gambini (E-mail: jgambini@dc.uba.ar )

Más información: Speckle, SAR

 

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