unión de imágenes mediante...
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Unión de imágenes mediante correlación
Korell, Guillermo
Pohl, Nancy
Universidad Nacional del Litoral
Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas
Captura y Procesamiento Digital de Señales e Imágenes
Resumen: en este trabajo se implementó la unión de dos imágenes utilizando la técnica de correlación. El proceso consta de dos etapas básicas. Primero se realiza la detección de bordes, utilizando Sobel, y luego con las imágenes binarias obtenidas se procede a calcular la correlación, cuyo valor máximo se utiliza para determinar el desplazamiento entre las imágenes. Una vez detectada la zona de solapamiento se procede a unir las imágenes.
1. Introducción
La idea de este trabajo es unir dos imágenes que presentan algún área en común , como por ejemplo al querer sacar una foto de un paisaje pero debido a la gran amplitud de la escena no es posible. En este caso la solución es tomar dos o más fotos del paisaje y luego unirlas.
Lo que se intenta hacer en este trabajo es identificar el área en que se superponen las imágenes, mediante la correlación de las mismas, para encontrar en qué punto deben ser unidas las
imágenes.
2. Métodos
Detección de Bordes:
Como paso previo para hallar el área superpuesta, se realiza la detección de los bordes. Las imágenes que se unen siempre deben tener una zona en común en la cual ambas coinciden, sobre todo los bordes serán practicamente iguales en la zona de solapamiento. Teniendo en cuenta esto, los que se hace básicamente es estudiar la similitud de los bordes de las imágenes (a través de la correlación entre ambas) para determinar la zona de superposición. Este es un punto fundamental en este trabajo, ya que si no se hace detección de bordes la correlación no sirve para determinar la zona de unión ya que no da un máximo bien localizado.
Como se está trabajando con imágenes en color, previo a la detección de bordes se pasa las mismas a tonos de grises promediando los tres planos RGB.
Para realizar la detección de bordes se utiliza el método de Sobel que se basa en encontrar los cambios bruscos de intensidad en los píxeles adyacentes mediante la derivada primera (gradiente). Para el trabajo se utilizó solo la detección de bordes en las direcciones horizontal y vertical con las siguientes máscaras:
Una vez que se realiza la detección de bordes se aplica un umbral del 20% del valor máximo a ambas imágenes, obteniendose las imágenes binarias corresondientes que se utilizaran para calcular la correlación.
Correlación:
Una vez que se tienen los bordes de las imágenes, se procede a calcular la correlación.
La correlación entre dos imágenes da un valor máximo cuando el desplazamiento entre las mismas es tal que las zonas en común quedan superpuestas. Este es presisamente el método empleado para calcular el punto de coincidencia entre las imágenes y con ello obtener el área superpuesta.
El cálculo de la correlación fue implementado en el dominio frecuencial, por medio de la multiplicación punto a punto entre las transformadas de Fourier de las imágenes, con una de ellas rotada. Ya que la multiplicación en frecuencia equivale a la convolución en el espacio y, en particular, si se rota una de las imágenes 180º, a la correlación.
Unión de las imágenes:
Luego de obtener la correlación, se calcula el punto para el cual se obtuvo el valor máximo de la misma y con este se hallan los desplazamientos vertical y horizontal de las imágenes. Calculados
estos valores, nuevamente con las imágenes en color, se procede a ubicarlas en base a estos desplazamientos. En la zona de superposición se toma el valor promedio de ambas imágenes para cada plano RGB, para que haya una transición mas suave de una imágen a la otra y no se observen bordes en el área de unión.
3. Resultados
En general el método dio resultados satisfactorios con gran variedad de imágenes, con diferentes desplazamientos y grados de superposición.
Las figuras 1 y 2 muestran dos imágenes que se desean unir. La figura 3 muestra el resultado de la correlación sin hacer la detección de bordes, se ve que no posee un máximo bien definido. En cambio, utilizando la detección de bordes, como muestra la figura 4, la correlación dió resultados correctos pudiéndose detectar con precisión el desplazamiento entre las imágenes. Las figuras 5 y 6 muestran el resultado de la unión sin y con detección de bordes.
4. Conclusiones
Hay que tener en cuenta que el método funciona bien sólo cuando se hace la detección de bordes. Además los resultados serán más satifactorios cuanto mayor sea el área superpuesta de las imágenes y con presencia de bordes en la misma. En las pruebas realizadas los resultados fueron buenos con un área de superposición que variaba desde un 20% y 30% del área total de la imagen.
5. Referencia
[1]http://iie.fing.edu.uy/investigacion/grupos/gti/timag/trabajos/2004/unir_imagenes/index.htm
Fig. 4. Resultado de la correlacion con detección de bordes
Fig. 3. Resultado de la correlacion sin detección de bordes