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Anno Accademico 2005/2006 Tommaso Guseo Lezione del 14 marzo 2006 Spazi dei colori, Bayer pattern e robotica umanoide.

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1 Anno Accademico 2005/2006 Tommaso Guseo Lezione del 14 marzo 2006 Spazi dei colori, Bayer pattern e robotica umanoide Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo

2 Sommario della lezione Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori. Linterpolazione del Bayer Pattern. Il robot umanoide Leonardo. Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo

3 Le cellule visive sono formate da coni e bastoncelli. I bastoncelli sono attivi al buio e in condizioni di bassa luminosità. Alla luce del giorno solo i coni sono responsabili della visione. I coni sono sensibili a 3 differenti lunghezze donda. Il sistema visivo umano La tricromia Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Il sistema visivo umano Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo

4 Il sistema visivo umano La tricromia Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo La Tricromia Esperimenti hanno dimostrato la necessità di tre componenti cromatiche per poter ricostruire un colore. Locchio umano è più sensibile alla componente verde rispetto alla rossa e alla blu. I tre stimoli CIE hanno valore X,Y,Z. Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo

5 Tiziano, Flora (1515), Firenze Uffizi Esempio tratto dal dizionario Webster: Rosso Tiziano: Un arancione tendente al bruno che appare un po più giallo e chiaro del marrone spezia, come pure del marrone prateria e del marrone di Windsor, ma un po più rosso e scuro del colore ambra o del fagiano dorato (Luce colore visione, Editori Riuniti) Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Modelli per gli spazi dei colori Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

6 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Necessità di un modello per definire i colori in maniera standard, condivisa e comunicabile. Standard Hardware: RGB (Red, Green, Blue): monitor e telecamere; CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, blacK): stampanti; YCbCr, YUV: nelle trasmissioni per la televisione. Standard Software per lelaborazione: RGB (Red, Green, Blue): monitor e telecamere; YUV (luminance, chrominance); HSI/HSV (Hue, Saturation, Intensity/Value). Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

7 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo La somma di due colori primari produce un colore Es.: R+G= giallo, R+B=magenta, B+G=ciano. Ciano (C), magenta (M) e giallo (Y) sono colori secondari o complementari. Miscelando i tre primari o un secondario con il suo primario opposto, nella giusta intensità, produce bianco. Sintesi additiva Somma di onde luminose di diversa frequenza che raggiungono il nostro occhio (monitor e TV) Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

8 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Si parte dalla luce bianca sottraendo, per assorbimento alcune componenti dello spettro, fino ad arrivare al nero. Ciano (C), magenta (M) e giallo (Y) sono colori primari di questo spazio, spesso assieme al nero (K). Sintesi sottrattiva La luce bianca (emessa dal una sorgente luminosa) colpisce il pigmento e ne viene selettivamente riflessa (ovvero selettivamente assorbita). Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

9 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Le caratteristiche che si usano per distinguere un colore da un altro sono tinta, saturazione e brillantezza. Tinta, saturazione e brillantezza Tinta (Hue): legata alla lunghezza donda dominante; la tinta è lattributo fondamentale di un colore: quando chiamiamo un colore arancio, rosso o giallo stiamo specificando la tinta. Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

10 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Saturazione (Saturation): si riferisce alla purezza relativa del colore ovvero alla quantità di bianco aggiunto al colore puro; rosa è meno saturo del rosso; i colori puri sono pienamente saturati; Brillantezza (Brightness): è legato alla nozione acromatica di intensità; è un attributo soggettivo e difficile da misurare; alcune tinte sono implicitamente più luminose (brillanti) di altre. Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

11 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Hue e saturation assieme si chiamano cromaticità; Un colore è descritto dalla sua luminosità e cromaticità. Un modo di specificare i colori è il diagramma di cromaticità CIE. CIE: Commission Internationale de l'Eclairage, è listituzione che regola la definizione dei sistemi di colore. Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

12 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio XYZ Normalizzando i coefficienti X,Y,Z si hanno i cosiddetti coefficienti tricromatici: Si noti che x + y + z = 1, quindi z = 1 - x – y ; Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

13 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Sono coefficienti (positivi) che dipendono solo dal valore di tinta e saturazione (croma) e sono indipendenti dalla brillantezza. La componente del rosso e del verde variano rispettivamente lungo lasse x e y. Lasse del blu (z) è perpendicolare al piano. Il diagramma rappresenta tutti i valori cromatici visibili, ma NON la brillantezza. I colori corrispondenti a punti interni sono misture di colori puri. Il diagramma è utile nella miscela di colori, poiché una linea retta tra due punti rappresenta tutti i diversi colori che si possono ottenere dalla combinazione additiva dei due. Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

14 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Legge di Grassman La combinazione di tre colori è definita dal triangolo che ha i tre punti per vertici. Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

15 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio RGB Il classico spazio dei computer; 3 canali differenti in relazione ai tre stimoli; R G B Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

16 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Nel modello RGB, un colore è definito da 3 componenti che rappresentano i colori primari. Per convenienza, si normalizzano le componenti in modo da avere un cubo con componenti RGB appartenenti allintervallo [0,1]. Tutti i colori che giacciono allinterno del cubo possono essere riprodotti da un sistema di riproduzione che si basa sui colori primari (monitor). Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

17 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Original Image R-Component G-ComponentB-Component Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

18 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio YUV Modello usato per lo standard di trasmissione televisivo PAL. La componente Y è la luminanza ed è la sola che serve per la visualizzazione in bianco e nero. La crominanza è rappresentata da UV Piano UV per Y=0.5 Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

19 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo RGB->YUV in forma ANALOGICA YUV->RGB in forma DIGITALE con saturazioni [16,240] Y U V Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL)

20 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL) YCbCr usato in JPEG ed MPEG, YIQ usato in NTSC. La componente Y (luminanza) e le compoenti UV (crominanza) sono ortogonali. Una variazione della luminosità influisce esclusivamente sulla luminanza e non sulle componenti di crominanza. Il nostro sistema visivo è più sensibile ai cambi di luminanza che di crominanza: si assegna più risoluzione alla componente Y e meno alle altre 2

21 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL) Intensity Original Image U-ComponentV-Component

22 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL) Richiamo: Hue è lattributo che descrive il colore puro; Saturation è una misura del grado di purezza con cui il colore puro è diluito con la luce bianca; La componente Intensity (I), o Value (V), Lightness (L) è ortogonale alle componenti cromatiche (HS). Lortogonalità permette di ottenere linformazione cromatica indipendentemente dallilluminazione.

23 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL) Hue (H) è definita come angolo fra 0 e 2 : red at angle of 0; green at 2 /3; blue at 4 /3. Saturation (S) modella la purezza del colore: S=1 for a completely pure or saturated color; S=0 for a shade of gray.

24 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL) Lo spazio HSI o i suoi simili, risultano essere molto utili nella scelta dei colori e molto impiegati ad esempio nei programmi di fotoritocco per la ortogonalità delle componenti. S H I,V,L

25 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL) Original Image Hue SaturationIntensity

26 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL) Lo spazio CYMK Il modello CMY (Cyan, Magenta, Yellow), è usato nella stampa a colori. Cyan, Magenta, Yellow sono i colori primari dei pigmenti (secondari nella luce). A differenza di tutti quelli visti finora si basa sulla sintesi sottrattiva del colore. La stampa del colore viene invece fatta sovrapponendo inchiostro colorato sulla carta bianca, che non emette ma riflette la luce incidente.

27 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Lo spazio XYZ Lo spazio CYMK Lo spazio RGB Lo spazio YUV Gli spazi HSx (HSI/HSV/HSL) Lo spazio CYMK In generale, il pigmento assorbe (sottrae) dalla luce (bianca) i colori complementari al suo e riflette il resto. Per vedere il nero basterebbe miscelare in parti ugyuali i tre pigmenti. In realtà si ottiene un colore marrone, quindi si preferisce aggiungere il nero direttamente (blacK) CMYK. Ad esempio che il ciano puro assorbe il rosso…

28 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Linterpolazione del Bayer Pattern Come più volte evidenziato per ricostruire un colore sono necessarie tre componenti. Due metodi per ottenere le tre componenti necessarie: 3-CCD, 3-CMOS sensor; Color Filter Array (CFA) come il Bayer pattern.

29 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Il Bayer pattern, rispetto alla tecnologia 3-CCD presenta alcuni vantaggi: Necessità di un solo sensore; Non sono necessari prismi; Non è necessario lallineamento; Costo e dimensioni inferiori; Peso inferiore: dispositivi portatili. In compenso linformazione del Bayer pattern è campionata. In ogni pixel è necessario ricostruire le componenti mancanti, si parla di DEMOSAICING.

30 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Il VGA Bayer pattern è il CFA attualmente più diffuso nei dispositivi fotografici. In letteratura sono presenti numerosi metodi di interpolazione, ne analizzeremo 3. Nearest Neighbor Replication (NNR) Bilinear Interpolation (BI) Linear Interpolation with Laplacian Second-order Correction Terms (LIL2) Linterpolazione del VGA Bayer Pattern

31 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Nearest Neighbor Replication Le componenti mancanti vengono interpolate con i valori dei pixel vicini. Il più vicino può essere in qualsiasi delle quattro direzioni fondamentali, sopra, sotto, sinistra o destra.

32 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione PREGI: Linterpolazione computazionalmente più veloce. DIFETTI: Propagazione alcune componenti cromatiche. Creazione di molti falsi colori che possono creare problemi a livello di image processing. Zipper effect: transizioni a gradiente elevato risultano essere molto frastagliate. L'immagine interpolata tende ad essere rumorosa. Nearest Neighbor Replication (cont.)

33 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Bilinear Interpolation Le componenti mancanti vengono interpolate con uninterpolazione bilineare dei pixel vicini. Le componenti possono essere interpolate contemporaneamente.

34 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Verde (b): Blu (c): Rosso (d): Rosso (e): Blu (f): Bilinear Interpolation (cont.)

35 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione PREGI: Questo algoritmo risulta molto efficiente e spesso costituisce la base per altri migliori. DIFETTI: Il colore puro di pixel adiacenti può cambiare in maniera brusca. Effetto di blur: l'intera immagine è soggetta ad un filtraggio di tipo passa basso. Zipper effect ridotto ma non eliminato. Bilinear Interpolation (cont.)

36 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Adattativo = opera in modo differente adattandosi alla variabilità tipica dellimmagine in esame. Linear Interpolation w. Laplacian 2° Correction Le componenti mancanti vengono interpolate in maniera adattativa, seguendo i gradienti cromatici. Massime performance nel caso di immagini con edge verticali o orizzontali. Prioritaria l'interpolazione dei pixel verdi.

37 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Linear Interpolation with Laplacian… (cont.) VERDE: si definiscono i gradienti orizontale e verticale, Linterpolazione segue lalgoritmo

38 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Linear Interpolation with Laplacian… (cont.) ROSSO/BLU: vi sono 3 possibili casi I due pixel più vicini dello stesso colore della componente mancante si trovano nella stessa colonna: R1 R4 R7 R1 R2 R3

39 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Linear Interpolation with Laplacian… (cont.) ROSSO/BLU: Si definiscono i gradienti orizontale e verticale, Linterpolazione segue lalgoritmo

40 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione OriginalNearest BilinearLaplace Comparison VGA Interpolation

41 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Comparison VGA Interpolation (cont.) OriginalNearest BilinearLaplace

42 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione QVGA Bayer pattern Accanto al funzionamento VGA con risoluzione (640x480) la maggior parte delle telecamere ne fornisce uno a risoluzione ridotta QVGA (320x240). Questa risoluzione è ottenuta campionando il Bayer pattern classico eliminando due colonne ogni quattro. Linterpolazione di questo tipo di Bayer pattern non è trattata in letteratura.

43 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Nel funzionamento a risoluzione ridotta non si vuole ricostruire tutta limmagine in alta risoluzione. Si considerano come unità base le celle in giallo centrate nei pallini. Si ricostruisce quindi la struttura a tre componenti allinterno di ogni cella. I primi due metodi di interpolazione presentati sono la naturale estensione dei precedenti al QVGA. Demosaicing QVGA Bayer pattern

44 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Nearest Neighbor Replication La componente verde non viene interpolata. Le componenti rosse e blu mancanti vengono interpolate con i valori dei pixel vicini. Il più vicino può essere in qualsiasi delle due direzioni fondamentali: sinistra o destra.

45 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Bilinear Interpolation La componente verde non viene interpolata. Le componenti rosse e blu mancanti vengono interpolate con una bilineare.

46 Lezione: 14 marzo 2006Tommaso Guseo Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Periodic Reconstruction Interpolation Necessità di ricostruire una struttura periodica. Componente verde viene interpolata, per prima. Nella strutture precedenti la distanza fra due pixel verdi non è costante all'interno della matrice. Scelta di algoritmo adattativo.

47 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Periodic Reconstruction Interpolation VERDE: Si considera un interpolazione che approssimi una bilineare su un dominio non regolare: Si pesano i pixel inversamente in funzione della distanza. Tommaso Guseo

48 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Periodic Reconstruction Interpolation Si definiscono i gradienti nelle direzioni negativa, positiva e orizzontale. Opera lalgoritmo seguente: ROSSO e BLU: Tommaso Guseo

49 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Tommaso Guseo Comparison QVGA Interpolation OriginalNearest BilinearPeriodic

50 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Tommaso Guseo Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Il confronto non può svolgersi solo visivamente: palese soggettività; assenza di riproducibilità necessità di lavorare ad alta risoluzione; impossibilità di creare metodi automatici. ESEMPI DI FUNZIONI DI STIMA Mean Square Error (MSE) Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) Normalized Difference Criterion (NCD)

51 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Tommaso Guseo Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione 1. non forniscono un indice normalizzato; 2. MSE e PSNR sono indici assoluti; sono non significativi tra immagini di variabilità differente; 3. non si possono confrontare immagini di dimensioni differenti; 4. NCD introduce classi di equivalenza legate alla luminosità nell'immagine.

52 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo VGA Bayer pattern QVGA Bayer pattern Periodic Reconstruction Interpolation Stima dellefficacia dei metodi di interpolazione Tommaso Guseo Indici di dipendenza Lindice di dipendenza normalizzato è definito come ove è linformazione sulla prima mutabile fornita dalla seconda e ove sono lentropie congiunte, residue e marginali.

53 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Tommaso Guseo Il robot umanoide Leonardo Alto circa 290 mm e pesante circa 1,9 Kg. Dotato di 22 gradi di libertà così suddivisi: 6x2 DOF Gamba, 4x2 DOF Braccio, 2 DOF Busto. Accelerometro situtato nel busto. Gli attuatori sono servomotori. Caratteristiche di Robovie-M Robovie-M della VStone Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione

54 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione Tommaso Guseo Microprocessore SH7054 a 40MHz Renesas. Periferiche: RAM esterna, EEPROM esterna, accelerometro, telecamera digitale, 32 motori. Algoritmi di visione per lindividuazione del target rappresentato da una palla. Algoritmi di reasoning. Algoritmi di movimentazione. Scheda VS-7054 con Telecamera OV7620 RobotCore: Firmware per la scheda VS-7054

55 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Tommaso Guseo Architettura software Classico paradigma Hierarchical REASONINGSENSEACT Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione

56 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione Tommaso Guseo Architettura software Struttura a tre anelli ROUTEPROCESSMOTOR Motor: genera il segnale PWM per i servocomandi. Process: gestisce la ricezione di comandi da seriale e altre funzioni rapide e linterpolazione delle posizioni dei motori. Route: è il processo più lento si occupa della cattura ed elaborazione dellimmagine e della scelta dellazione da compiere.

57 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Tommaso Guseo Visione Scopo del sistema di visione è lindividuazione del target e di altre features nellambiente. ACQUISIZIONE SEGMENTAZIONE BLOB DETECTION FEATURES EXTRACTION Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione

58 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Tommaso Guseo Acquisizione Il processo di acquisizione è costituito di due fasi: acquisizione nei formati RGB e YUV, tramite canale DMA; interpolazione del QVGA Bayer Pattern al fine di ricostruire un immagine. Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione

59 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Tommaso Guseo Segmentazione Il processo di segmentazione è la fase di riconoscimento dei colori nellimmagine. Si utilizza una Look Up Table generata off-line su un insieme di immagini campione e salvata nella EEPROM del robot. Immagine originaria Immagine quantizzata Limmagine viene quantizzata in uno spazio a nove colori. Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione

60 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione Tommaso Guseo Blob Detection Loperazione di Blob detection ha come scopo lestrazione di componenti connesse del medesimo colore. Componente rossa nellimmagine Blob detection con lindividuazione della palla Riduzione degli effetti del rumore mediante erosione e dilatazione. Si calcolano: baricentro (x,y); varianza (x,y); area; numero di pixel.

61 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione Tommaso Guseo Decisore dellazione Il decisore dellazione da compiersi valuta la posizione della palla e decide lazione. if ( blob_target is at right ) playMove(turnRight) else if ( blob_target is at left ) playMove(turnLeft) else if ( blob_target is in front and far ) playMove(walk) else if ( blob_target is in front and near ) playMove(kickAndStop) else if ( dont see blob_ target ) playMove(rotateHead)

62 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione Tommaso Guseo Movimentazione Il sistema di movimentazione implementa la camminata statica: in ogni istante il robot assume posizioni di equilibrio statico. La proiezione del baricentro sul piano di appoggio è sempre interna allarea della superficie dappoggio.

63 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione Tommaso Guseo Movimentazione La funzione utilizzata per interpolare due posizioni successive è una cubica: questo permette accensioni e spegnimenti dei motori dolci limitando le vibrazioni.

64 Lezione: 14 marzo 2006 Il sistema visivo umano Modelli per gli spazi dei colori Linterpolazione del Bayer Pattern Il robot umanoide Leonardo Architettura software Visione Decisore dellazione Movimentazione Tommaso Guseo Fine Domande?


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