1 C.L.U.T. (Color LookUp Table)Máster en Ingeniería y Tecnología del Software Síntesis, Análisis y Visualización de Imágenes Miguel Velasco Gómez-Pantoja Joaquín Candañedo Arancón

2 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias

3 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias

4 Introducción Segmentación  detección en la imagen.Aproximación a la visión humana. Segmentación del espacio de colores y luego “proyección” sobre la imagen.

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6 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias

7 H.S.I. Hue (matiz) Saturation (saturación) Intensity (intensidad)

8 H.S.I. (2) Perceptualmente intuitivo.Modela bien una percepción uniforme del espacio de colores. La forma y función de las categorías de color son funciones menos complejas que en el modelo RGB.

9 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias

10 Transformada de la distanciaManhattan: Euclídea: Chebychev: Minkoswki:

11 Transformada de la distancia (2)FEED: Fast Exact Euclidean Distance ED: aplicación de la distancia euclídea. p,q: pixel. O: conjunto de píxeles.

12 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias

13 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias

14 Fase 1: Creación de la CLUT

15 Fase 1: Creación de la CLUT (2)Marcadores de colores no difusos [non- fuzzy color markers]. Marcadores de colores difusos [fuzzy color markers]. Colores sin acuerdo en la categoría [resto].

16 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias

17 Fase 2: Segmentación Proyecciones 2D HSI:Saturación-Intensidad: separación categorías cromáticas y acromáticas. Matiz-Intensidad: separación entre categorías cromáticas.

18 Fase 2: Segmentación (2) Matiz-Intensidad:

19 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias

20 Aplicaciones Imágenes médicas Sistemas de visión robóticosLocalización de errores en hardware Compresión de imágenes

21 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias

22 Conclusiones Ventajas InconvenientesBasado en categorización humana del color Segmentación realizada con pocos datos Resultados intuitivos para el hombre Bajo coste computacional gracias a FEED Inconvenientes Requiere una fase de entrenamiento Visión subjetiva de los humanos

23 Índice Introducción Herramientas Algoritmo Aplicaciones ConclusionesHSI Transformada de la distancia Algoritmo Fase 1: Creación de la C.L.U.T. Fase 2: Segmentación del espacio de colores Aplicaciones Conclusiones Referencias 23

24 Referencias

25 Referencias (2)

26 Gracias por vuestra atención