Procesado de imagen digital en color: Adquisición, Análisis Colorimétrico y Realce.

Abstract

Esta tesis cubre un conjunto de objetivos de investigación relacionados con la adquisición, la medida, la representación y el procesado de la información de color contenida en la imagen digital. La caracterización de los dispositivos de adquisición (cámaras) ha facilitado la determinación de las mejores condiciones de uso en aplicaciones colorimétricas. Se han desarrollado herramientas de análisis que permiten obtener, de forma automática o semiautomática, medidas sobre pequeñas diferencias de color, realce de contornos y segmentación, relacionándolas con la respuesta que en operaciones similares proporciona la visión humana. Se presentan resultados experimentales y numéricos en un conjunto de aplicaciones que abarcan operaciones seleccionadas en diversos campos: la inspección industrial, como la evaluación de la uniformidad en el color de las muestras textiles; el realce de imágenes en color y la interpretación de imágenes oftálmicas, como la extracción de características en imágenes de complicaciones derivadas del uso de lentes de contacto y en imágenes del fondo del ojo para el diagnóstico y seguimiento del glaucoma.<br/>Los logros alcanzados son:<br/>· Análisis comparativo de dos tipos de cámara para la adquisición de imagen digital en color: videocámara de arquitectura 3CCD y cámara fotográfica con sensor CMOS multicapa. Caracterización del funcionamiento de la cámara con fines colorimétricos. Medida de la calidad a partir de la sensibilidad espectral y ruido producido en la imagen.<br/>· Evaluación de la capacidad de la cámara para medir pequeñas diferencias de color entre pares de muestras. Comparación de la respuesta de la cámara con un instrumento de referencia de elevada precisión. Elaboración de tests de muestras que permitan realizar esta evaluación, afinando en la presentación de pequeñas diferencias de color, explorando la respuesta de la cámara en regiones del espacio de color que puedan implicar dificultad, o que presenten interés por su repercusión industrial, etc. Se ha usado la métrica CIELAB y CIEDE 2000, recomendadas por la CIE.<br/>· Diseño de un método para el realce de la imagen en color inspirado en los modelos computacionales de la visión humana. Realce de los contornos de una imagen en color considerando las condiciones de observación y las características del dispositivo (monitor) que se utiliza para presentar la imagen. Combinación del operador de realce de derivada segunda con el suavizado mediante funciones gaussianas y todo ello, a su vez, con el espacio S-CIELAB, definido para medir distancias de color entre imágenes tal y como son percibidas en unas condiciones de observación determinadas. Análisis de las limitaciones del método que den lugar a efectos no deseados, desviaciones de color, presencia de ruido, etc. Estudio de variantes y aproximaciones del método que puedan presentar ventajas por implicar algún tipo de simplificación en su aplicación o por rebajar los requerimientos de cómputo.<br/>· Desarrollo de aplicaciones de visión artificial para la ejecución de tareas que habitualmente son exclusivas de técnicos y especialistas con visión entrenada en diversos campos: Inspección de la uniformidad del color en muestras textiles, análisis de imágenes estándar para la graduación de las complicaciones producidas por el uso lentes de contacto y análisis de imágenes del fondo de ojo para la ayuda al diagnóstico precoz y seguimiento del glaucoma. Obtención de resultados experimentales, análisis y extracción de conclusiones.<br/>Esta tesis contribuye a aumentar las capacidades potenciales de los sistemas de visión artificial para ser utilizados en aplicaciones que requieren una evaluación e interpretación de la información de color en imágenes digitales. Estas aplicaciones tradicionalmente se llevan a cabo mediante la visión humana entrenada de técnicos o especialistas y pueden mejorar notablemente si se incrementa en ellas la objetividad y la automatización.

This doctoral dissertation addresses a range of practically motivated research objectives related to the acquisition, measurement, representation and processing of colour information contained in digital images. The characterization of imaging devices (cameras) has allowed the author to determine their best working conditions for colorimetric applications. New tools of image analysis have been developed to automatically or partly automatically measure small colour differences, sharpen images and segment objects. All these operations have been related to similar operations of the human vision performance.<br/>The work includes both experimental and numerical elements in a variety of applications: industrial inspection (colour uniformity assessment of textile dyeing), colour image sharpening, and analysis of ophthalmic images (feature extraction in reference images of complications related to wearing contact lenses and characterization of retina fundus images for glaucoma diagnosis and monitoring).<br/>The specific achievements are:<br/>· Comparative analysis of two types of digital cameras: 3CCD camera and multilayer silicon sensor camera. Characterization of camera performance for colorimetric purposes. Calculation of measure of goodness that involve both the spectral sensitivities and imaging noise of the camera.<br/>· Evaluation of the capabilities of digital cameras to measure small colour differences between sample pairs by comparing the camera performance with a reference instrument. Design of specific tests of colour samples. Particular attention is paid to the nearly neutral region of the colour space (very pale and the dark greyish colours) that entails certain degree of difficulty. It has been used metric CIELAB and CIEDE 2000, recommended by the CIE.<br/>· Design of a method for image sharpening based on human colour vision models. The method combines second derivative operators with the spatial-CIELAB space defined to measure colour distances between images. A colour image is sharpened taking into account the viewing condition of the observer and the characteristics of the monitor used to display. The method has been demonstrated to yield better results than conventional methods. Possible artifacts are explored and evaluated.<br/>· Several applications in different fields have been developed: Application to colour matching assessment by machine vision in textile industry; application to the analysis of standard images to grade the complications produced by contact lens wear in optometry, and application to the analysis of ophthalmic images related to glaucoma.<br/>Numerical and experimental results are obtained and discussed.<br/>This doctoral dissertation contributes to increase the potential capabilities of artificial vision systems based on digital images in colour to be used in applications involving analysis of colour images which traditionally require the involvement of human specialists or technicians and that still remain far from objectiveness and automation.