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El Blog de Visión por Computador: Llevando la tecnología a la industria

A general view shows the Eiffel tower and the Paris skyline through a small-particle haze resulting in a high level air pollution

Tecnalia presenta resultados en Mejora de Imagen bajo condiciones climatológicas adversas tipo niebla en la ECCV – European Conference on Computer Vision – Zurich, Suiza.

Tecnalia ha presentado un nuevo artículo con título “A Variational Framework for Image Dehazing” en la conferencia European Conference on Computer Vision ECCV 2014. Este trabajo es fruto de la colaboración conjunta con la Universidad Pompeu Fabra en Barcelona y la Universidad del País Vasco.

El problema de Image Dehazing consiste en la restauración de imágenes obtenidas en condiciones de climatología adversa, como niebla. Estas imágenes típicamente exhiben un contraste bajo y colores deslucidos, que pueden limitar severamente la visibilidad en la escena. Revelar la estructura subyacente bajo la capa de niebla y recuperar colores realistas a partir de una única imagen representa un reto, ya que la degradación en la imagen depende de la estructura tri-dimensional de la escena, i.e., de la distancia. Los métodos convencionales de mejora de imagen no son capaces de manejar esta situación.

El trabajo realizado extiende una herramienta variacional bien establecida, basada en ideas basadas en la percepción humana. Esta herramienta previa consiste en minimizar la siguiente energía:

formula

donde I es la imagen degradada. El resultado de esta minimización devuelve una versión mejorada de la imagen inicial que se corresponde con varias hipótesis sobre el funcionamiento del Sistema Visual Humano. Sin embargo, esta energía no está bien adaptada al problema de Image Dehazing, ya que implementa la hipótesis Gray World.

Para estimar un valor adecuado para la media de una imagen limpia, proponemos calcular:

formula-2

donde A es una estimación del color de la niebla, que puede obtenerse de manera sencilla a partir de la imagen degradada, y L es la luminancia de la escena degrada. Aquí, j denota cálculos hechos en cada componente cromática.

Los resultados experimentales demuestran que nuestro método compite bien con el estado del arte en imágenes típicamente utilizadas para evaluación, mientras que supera el comportamiento de estos es escenarios más realistas y complicados.

La principal ventaja de nuestro nuevo método, cuando se compara con otras aproximaciones al mismo problema, es que nuestra enfoque resulta más robusto a cambios globales del iluminante de la escena. Esta robustez se obtiene gracias a la independencia de nuestro algoritmo respecto de cálculos previos de una estimación de la profundidad, que suele estar basada en modelos físicos demasiado simples para modelar la situación de degradación por niebla.

Tecnalia está trabajando actualmente en la implementación de estos algoritmos en DSPs dedicados para diferentes aplicaciones industriales.


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