Visión por computadora submarina: Explorando las profundidades de la visión por computadora debajo de las olas

Por Fouad Sabry

Qué es la visión por computadora submarina

La visión por computadora bajo el agua es un subcampo de la visión por computadora. En los últimos años, con el desarrollo de los vehículos submarinos, la necesidad de poder registrar y procesar enormes cantidades de información se ha vuelto cada vez más importante. Las aplicaciones van desde la inspección de estructuras submarinas para la industria marina hasta la identificación y recuento de peces para investigaciones biológicas. Sin embargo, no importa cuán grande pueda ser el impacto de esta tecnología para la industria y la investigación, todavía se encuentra en una etapa muy temprana de desarrollo en comparación con la visión por computadora tradicional. Una razón para esto es que, en el momento en que la cámara entra al agua, aparece una serie de desafíos completamente nuevos. Por un lado, las cámaras deben ser impermeables, la corrosión marina deteriora rápidamente los materiales y el acceso y las modificaciones a las instalaciones experimentales son costosos, tanto en tiempo como en recursos. Por otro lado, las propiedades físicas del agua hacen que la luz se comporte de manera diferente, cambiando la apariencia de un mismo objeto con variaciones de profundidad, materia orgánica, corrientes, temperatura etc.

Cómo te beneficiarás

(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:

Capítulo 1: Visión submarina por computadora

Capítulo 2: Visión por computadora

Capítulo 3: Estudio hidrográfico

Capítulo 4: Vehículo submarino autónomo

Capítulo 5: Instituto de Investigación del Acuario de la Bahía de Monterey

Capítulo 6: Subacuático no tripulado vehículo

Capítulo 7: Reducción de ruido

Capítulo 8: Visión submarina

Capítulo 9: Postprocesado de vídeo

Capítulo 10: Imagen calidad

(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la visión por computadora subacuática.

(III) Ejemplos del mundo real para el uso de la visión por computadora subacuática en muchos campos.

Para quién es este libro

Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de visión submarina por computadora.

• Idioma: Español
• Editorial: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]
• Fecha de lanzamiento: 28 abr 2024

Vista previa del libro

Capítulo 1: Visión subacuática por ordenador

Subconjunto de la visión artificial que se centra en las imágenes submarinas. La necesidad de recopilar e interpretar volúmenes masivos de datos se ha vuelto cada vez más crítica en los últimos años debido al auge de los vehículos submarinos (ROV, AUV, planeadores). Hay una amplia variedad de usos para esta tecnología, desde la inspección de estructuras submarinas para el negocio de alta mar hasta la identificación de peces y el conteo de poblaciones en nombre de la ciencia. A pesar del potencial de esta tecnología para revolucionar las industrias y los campos científicos, todavía está en pañales en comparación con las formas más establecidas de visión por computadora. Esto se debe a que llevar una cámara al agua introduce otra serie de dificultades. Sin embargo, puede ser costoso en términos de tiempo y dinero acceder a las instalaciones experimentales y realizar ajustes en ellas, y las cámaras deben impermeabilizarse. Sin embargo, la profundidad, la materia orgánica, las corrientes, la temperatura y otras cualidades físicas del agua alteran la forma en que la luz interactúa con un objeto, alterando su apariencia.

Estudio del fondo marino

Posicionamiento y navegación por satélite

Monitoreo biológico

Mosaicos de vídeo como ayuda a la orientación y la navegación

Inspección de tuberías

Visualización de restos

Reparaciones de Estructuras Submarinas

Prevención de ahogamientos con medios como alarmas de piscina

En días nublados, la luz viaja a través de la atmósfera desde todas las direcciones, pero el sol es la fuente dominante. La luz en el agua se emite desde un cono limitado en el cielo. La ventana de Snell es el nombre que se le da a este fenómeno.

El agua tiene una atenuación de la luz enormemente mayor que el aire. El resultado final son imágenes borrosas y de bajo contraste. La absorción (donde se pierde energía de la luz) y la dispersión (donde se cambia la dirección de la luz) son las principales causas de la atenuación de la luz. La dispersión hacia adelante provoca un aumento de la borrosidad, mientras que la dispersión hacia atrás reduce el contraste y es la culpable del velo que impregna las fotografías submarinas. La presencia de materia orgánica disuelta o suspendida tiene un impacto significativo tanto en la dispersión como en la atenuación en el agua.

La atenuación de la luz por parte del agua también depende de la longitud de onda, lo cual es problemático. Esto significa que el deterioro del color se produce a ritmos variables según el tono. La atenuación comienza con la luz roja y naranja y progresa a través de la luz amarilla y verde. Visualmente, el color menos atenuado es el azul.

Las estructuras humanas se emplean comúnmente como características de imagen para la coincidencia de imágenes en la visión artificial de alto nivel. Sin embargo, la falta de características topográficas en el océano hace que sea difícil descubrir similitudes entre las fotos.

Una carcasa hermética es necesaria para la fotografía submarina. Sin embargo, debido a las variaciones de densidad, se producirá refracción en las interfaces agua-vaso y vidrio-aire. Esto provoca un cambio no lineal en la forma de la imagen.

Otra dificultad única es el movimiento del vehículo. Debido a las corrientes y otros factores, los vehículos submarinos están en constante movimiento. Esto añade una nueva capa de incertidumbre a los algoritmos, lo que aumenta la posibilidad de que surjan fluctuaciones menores en cualquier dirección. Para el seguimiento de vídeo, esto puede ser especialmente útil. Se podrían utilizar algoritmos para mejorar la estabilidad de la imagen para mitigar este problema.

El objetivo de la restauración de imágenes es resolver la imagen original modelando su degradación y luego invirtiendo el proceso. Por lo general, es un método complicado que requiere una amplia gama de parámetros que cambian drásticamente según el tipo de agua que se esté analizando.

La mejora de la imagen se centra principalmente en hacer que la imagen se vea mejor visualmente, sin tener en cuenta cómo se forma realmente una imagen. Estos procedimientos suelen ser menos complicados y computacionalmente exigentes.

Existen varios algoritmos automáticos de corrección de color. Por poner solo un ejemplo, el UCM (Método de corrección de color no supervisado) sigue estos pasos: En primer lugar, restaura la precisión del color equilibrando los valores de color. Luego, optimiza los componentes de saturación e intensidad después de aumentar el contraste estirando el histograma rojo al máximo.

Se presume que la geometría y la radiometría de las cámaras estereoscópicas han sido calibradas de antemano. Por lo tanto, es seguro asumir que los píxeles adyacentes deben compartir el mismo tono. Esto, sin embargo, no se puede garantizar en una escena subacuática debido a la dispersión y la retrodispersión. Sin embargo, este fenómeno puede ser modelado computacionalmente, y se puede producir una imagen virtual con los impactos eliminados.

Hoy en día, los sistemas de imágenes de sonar

{Fin del capítulo 1}

Capítulo 2: Visión artificial

El estudio de cómo las computadoras pueden obtener conocimiento de alto nivel a partir de imágenes o videos digitales es el foco del área científica multidisciplinaria de la visión por computadora. Desde el punto de vista tecnológico, investiga e intenta automatizar actividades que están dentro de las capacidades del sistema visual humano.

Las tareas asociadas con la visión por computadora incluyen técnicas para obtener, procesar, analizar y comprender imágenes digitales, así como la extracción de datos de alta dimensión del entorno físico para crear información numérica o simbólica, como juicios.

La visión por computadora es un subcampo de las ciencias de la computación que investiga los fundamentos teóricos de los sistemas artificiales diseñados para obtener información de imágenes. Los datos visuales pueden presentarse en una variedad de formatos, incluidas secuencias de video, imágenes obtenidas de varias cámaras, datos multidimensionales obtenidos de un escáner 3D o equipo de escaneo médico, etc. El objetivo del campo técnico conocido como visión por computador es implementar las ideas y modelos que ha desarrollado en el proceso de construcción de sistemas de visión por computador.

Los campos de la reconstrucción de escenas, la detección de objetos, la detección de eventos, el seguimiento de vídeo, el reconocimiento de objetos, la estimación de poses en 3D, el aprendizaje, la indexación, la estimación de movimiento, el servoing visual, el modelado de escenas en 3D y la restauración de imágenes son subdominios de la visión por ordenador. Otros subdominios de la visión artificial incluyen el modelado de escenas en 3D.

La visión por computadora es un estudio multidisciplinario que examina cómo se pueden programar las computadoras para extraer conocimiento de alto nivel de imágenes o películas digitales. Esta área se centra en cómo se puede enseñar a las computadoras a comprender lo que se les muestra. Desde el punto de vista de la ingeniería, el objetivo es encontrar formas de automatizar operaciones que ya pueden ser realizadas por el sistema visual humano. La visión por computadora es un campo de estudio en el campo de la tecnología de la información que se centra en la aplicación de teorías y modelos existentes al proceso de construcción de sistemas de visión por computadora.

A finales de la década de 1960, las universidades que estaban