MX2012001664A - Identificacion de objetos. - Google Patents

Abstract

La presente invención se refiere a un procedimiento para la identificación automática en tiempo real de objetos (1, 12, 21) predeterminados dentro de una imagen (3) digital almacenada en una computadora la cual consta de una multitud de punto de imagen individuales que comprende las etapas de: - determinar los contornos (13, 15) contenidos en la imagen (3) digital mediante los medios de computación incluidos en la computadora, e - identificar mediante los medios de computación al menos un objeto (12) en función de una comparación de los contornos (13, 15) determinados de la imagen (3) digital con las propiedades (1) que describen los objetos teniendo en cuenta una clasificación (2) de los objetos efectuada con relación a las propiedades de los objetos.

Description

IDENTIFICACION DE OBJETOS Descripción de l Invención La presente invención se refiere a un procedimiento para la identificación automática en tiempo real de objetos dentro de una imagen o una secuencia de imágenes (video) digital. La invención se refiere también a un aparato terminal móvil para este objetó.

Con la globalización progresiva también aumenta la medida de la formación de redes. En este aspecto, hoy en día ya no solamente es decisivo poder ser localizado en todos lados y en cualquier momento sino que el aparato terminal móvil que se utiliza para esto disponga de una multitud de características de rendimiento que van más allá de la capacidad normal para telefonear.

Así, hoy en día ya casi es natural que un aparato terminal móvil como por ejemplo un teléfono inteligente o computadora portátil esté conectado permanentemente con el Internet y que sincronice mediante este sus datos. Adicionalmente a esto, hoy en día ya casi pertenece a la norma de este tipo de aparatos terminales móviles que estos dispongan de una cámara o función de video con la cual se pueden fotografiar imágenes o videos que luego se le ponen a disposición a otros programas para el procesamiento ulterior.

Como ejemplo se menciona aquí un soporte lógico Ref.:227540 (software) para un teléfono inteligente con el cual se puede descifrar un código de barras contenido en una imagen digital fotografiada. Primero se fotografía una imagen digital con una función de cámara digital contenida en el teléfono inteligente. Esta imagen fotografiada se pone seguidamente a disposición del soporte lógico el cual entonces determina el código de barras contenido en la imagen digital y lo analiza de manera correspondiente. El resultado se puede entonces representar en las pantallas la mayoría de las veces de tamaño muy generoso.

Otro ejemplo para la gran integración de los aparatos terminales móviles en la vida diaria es la llamada "realidad aumentada" . Con el auxilio del aparato terminal móvil, por ejemplo un teléfono inteligente, se hace una fotografía del entorno que rodea al usuario, por ejemplo un monumento característico de una gran ciudad. A continuación, la imagen digital fotografiada se analiza, tras lo cual el soporte lógico determina de que objeto se trata en la imagen, de manera que con respecto a esto se le pueden indicar al usuario informaciones adicionales. Con el auxilio de esta funcionalidad se acorta el largo camino por el Internet mediante el ingreso de palabras de búsqueda y determinación de los aciertos relevantes.

Sin embargo, un gran problema en este tipo de funcionalidades es la poca capacidad de computación de los aparatos terminales móviles. Para satisfacer el deseo de libertad del usuario, muchos fabricantes de los aparatos terminales móviles utilizan componentes que se optimizan en lo referente a su consumo de energía para garantizar una carga de acumulador lo más larga posible. Sin embargo, por lo general esto limita la capacidad de rendimiento de este tipo de aparatos terminales móviles de manera que no es posible sin más un procesamiento e identificación de imagen en tiempo real .

Problema En atención a esto, el objeto de la presente invención es indicar un proceso con el cual es posible identificar automáticamente en tiempo real los objetos dentro de una imagen o bien una secuencia de imágenes (video) digital.

Solución El problema se resuelve con el proceso precedentemente mencionado para la identificación automática en tiempo real de objetos dentro de una imagen digital almacenada en una computadora, la cual está formada por una multitud de puntos de color individuales, con las etapas de: - determinar los contornos contenidos en la imagen digital mediante los medios de computación dispuestos en la computadora, e - identificar mediante los medios de computación al menos un objeto en función de una comparación de los contornos determinados de la imagen digital con las propiedades que describen los objetos teniendo en cuenta una clasificación de los objetos efectuada con relación a las propiedades de los objetos.

De conformidad con la invención, se determinan primero los contornos significantes contenidos en la imagen digital. Una identificación de contornos de este tipo se puede determinar por ejemplo mediante un gradiente de dos puntos de imagen adyacentes.

Y es que los contornos se caracterizan por lo general por el hecho de que con respecto a su entorno se destacan de éste, lo cual dentro de una imagen de escala de grises se puede determinar mediante el desarrollo de la escala de grises en dirección al contorno o alejándose de éste .

En este aspecto es particularmente favorable que una imagen a color digital primero se transforma en una imagen de escala de grises y luego se puede destacar en los contornos correspondientes mediante algoritmos adecuados para mejorar la identificación de los contornos. El destacar los contornos puede ocurrir por ejemplo mediante el hecho de que se oscurecen todos los puntos de imagen que se encuentran por encima de un determinado valor umbral de gris, en tanto que todos los puntos de imagen que se encuentran por debajo del valor umbral de gris se calculan más claros, de manera que los contornos se destacan más significantemente del entorno. Con el auxilio de un algoritmo adecuado, por ejemplo el llamado "algoritmo Canny" es posible entonces determinar los contornos contenidos en la imagen digital .

En la etapa siguiente se identifican entonces los contornos precedentemente determinados con descripciones de objeto de los objetos a ser identificados tomando en cuenta una clasificación de estos objetos. Las descripciones de objetos contienen las propiedades que describen los objetos, empezando por los contornos de los objetos a ser identificados hasta sus valores umbrales de escala de grises, proporciones laterales, desviaciones dentro de la imagen y lo similar. Teniendo en cuenta una clasificación de los objetos efectuada con anterioridad, por ejemplo si se trata de un solo objeto, de un objeto intrincado uno dentro de otro, de una secuencia de objetos o de una palabra se comparan los contornos determinados con las descripciones de objeto de manera que es posible identificar uno o varios objetos dentro de la imagen digital rápidamente sin gran complejidad de cálculo, es decir, en tiempo real.

Para aumentar la tasa de identificación y evitar las identificaciones erróneas correspondientes, es particularmente favorable si se validan los objetos identificados en la imagen digital, es decir si la identificación corresponde realmente al objeto a ser identificado. Una validación de este tipo puede efectuarse favorablemente en función de las proporciones laterales de los objetos identificados en la imagen digital con el objeto original que se debe encontrar. Si las proporciones laterales no coinciden, entonces se puede deducir por ejemplo que no se trata del objeto identificado. Otra forma de la validación se puede efectuar por ejemplo de manera que se efectúa una correspondiente comparación de color entre el objeto identificado en la imagen digital y el objeto original. Una comparación de color de este tipo se puede llevar a cabo de manera rápida y eficiente por ejemplo con el auxilio de lo que se llama un histograma, siendo que un histograma comprende la distribución estadística de los colores contenidos.

Para poder también identificar palabras dentro de la imagen digital fotografiada es particularmente favorable si los contornos identificados primero se extienden, es decir por ejemplo extendiendo la anchura de un contorno. De esta manera las letras individuales de la palabra se intrincan, de manera que estas ya no se pueden identificar individualmente. Por consiguiente, la palabra se reproduce en todo su contorno externo. Un objeto clasificado como palabra se identifica entonces en función de estos contornos ensanchados, siendo que en primer lugar es determinante el contorno externo como descripción del objeto a ser identificado. No es necesario que se identifiquen las letras individuales de la palabra en virtud de que esto es detrimento del rendimiento. Por consiguiente, las palabras se identifican como un todo mediante su contorno externo.

Adicionalmente , es particularmente favorable que los objetos se identifiquen mediante una secuencia de objetos, como los que se pueden encontrar por ejemplo en los elementos de mando en un automóvil. Estos objetos clasificados como secuenciales obtienen como descripción del objeto además el parámetro de cuantos contornos adyacentes existen y que forma o bien que propiedad tienen estos contornos. De acuerdo con esto, el objeto se identifica entonces como el objeto a ser identificado si es posible identificar la cantidad definida de contornos adyacentes en la posición del objeto identificado. Por consiguiente, es posible encontrar automáticamente de manera específica elementos de mando especiales en una serie de elementos de mando de apariencia casi idéntica sin gran complejidad de cálculo.

Adicionalmente es muy particularmente favorable que los objetos que se clasificaron como intrincados se identifiquen en función de un contorno primario. Si se identifica el contorno primario, entonces es posible identificar el objeto en función de una posición relativa del objeto a ser identificado con respecto al contorno primario, al buscar el objeto a ser identificado dentro de una región de interés (ROI, por sus siglas en inglés) . Esto resulta particularmente conveniente si el contorno primario se puede determinar de manera relativamente sencilla, y luego todos los demás objetos se pueden identificar mediante una posición relativa dentro de la ROI con respecto al contorno primario. El objeto clasificado como intrincado y a ser identificado se puede encontrar dentro o parcialmente fuera del contorno primario. También se puede encontrar totalmente fuera del contorno primario.

Convenientemente, la computadora con la cual se lleva a cabo el procedimiento es un aparato terminal móvil que comprende un detector de posición para determinar informaciones de posición del aparato terminal. Si durante la fotografía de una imagen o de un video el aparato terminal móvil se gira, entonces la imagen se corrige en función de las informaciones de posición correspondientes resultantes para de esta manera asegurar el procesamiento ulterior y la identificación segura.

Por lo demás, el problema precedentemente mencionado también se resuelve con un aparato de comunicación móvil que dispone al menos de un detector CCD para la fotografía de una imagen digital o de una secuencia de imágenes y de medios de cálculo para llevar a cabo el procedimiento precedente. Así, con un aparato de comunicación móvil de este tipo es posible fotografiar por ejemplo el tablero de instrumentos de un vehículo automóvil, siendo que en una pantalla que igualmente se encuentra dispuesta en el aparato de comunicación terminal móvil también es posible indicar o bien destacar los objetos a ser identificados además de la imagen acabada de fotografiar.

La invención se explica e emplarmente con más detalle mediante las figuras anexas. Muestran: Figura 1 una representación en bloques esquemática del desarrollo del proceso; Figura 2 identificación de contornos mediante un tablero de instrumentos; Figura 3 identificación secuencial de objetos; Figura 4 identificación de palabras.

La figura 1 muestra esquemáticamente el desarrollo del proceso. Antes de empezar el proceso se conoce una serie de objetos 1 a ser identificados que tienen una correspondiente descripción de características de sus propiedades. En el caso más sencillo esto puede ser el modelo mismo del objeto a ser identificado. Pero también es imaginable que la descripción contenga una descripción de contornos del contorno externo, la posición absoluta, una posición relativa con respecto a otro contorno o lo similar para describir de manera correspondiente el objeto.

Los objetos a ser identificados están clasificados para acelerar la identificación. En esta modalidad la clasificación 2a es la que clasifica un simple contorno de objeto, la clasificación 2b la que clasifica un objeto intrincado en función de otro contorno, la clasificación 2c la que clasifica una disposición secuencial del objeto a ser identificado dentro de una secuencia de contornos y la clasificación 2d la que clasifica una palabra a ser identificada .

Las descripciones 1 de objetos incluidas sus clasificaciones 2 se usan entonces como base para la identificación del objeto. Como parámetro inicial adicional naturalmente es necesaria una imagen 3 digital fotografiada en la que se deben identificar los objetos 1 precedentemente descritos. En el bloque 4 se efectúa entonces la identificación real. Para este propósito se determinan primero todos los contornos que se encuentran dentro de la imagen 3. Para simplificar la determinación de los contornos de la imagen 3 primero se transforma en una imagen de escala de grises en la que cada color contiene un valor de gris correspondiente. Favorablemente, es posible luego todavía intensificar los contornos correspondientes procediendo de manera que a partir de un valor umbral de escala de grises se intensifican los valores de gris, en tanto que por debajo de este se rebajan. A continuación es posible determinar de manera correspondiente los contornos destacados.

Después de esto tiene lugar la identificación de los objetos 1 en función de su respectiva descripción y con fundamento y/o tomando en cuenta su clasificación, para así poder identificar de la manera más rápida y eficiente posible los objetos en la imagen 3.

Tras esto es opcional efectuar una validación de las identificaciones al comprobar si los objetos identificados son correctos o no en lo referente a determinadas evidencias. Así es posible por ejemplo comparar la proporción lateral de los objetos 1 a ser identificados con el objeto identificado en la imagen 3, siendo que en el caso de una discrepancia importante se puede deducir que la identificación es errónea. También es imaginable que se efectúe una comparación de color mediante un histograma. La validación se efectúa en el bloque 5.

A continuación la imagen 3 fotografiada puede ser presentada visualmente en una pantalla de un aparato de comunicación móvil, siendo que las identificaciones de objetos correspondientes del objeto 1 se destacan gráficamente en la imagen 3, de manera que un usuario puede ver la identificación. La representación se efectúa luego finalmente en el bloque 6.

La figura 2 muestra ejemplarmente la reproducción de una parte de un tablero 11 de instrumentos. La reproducción muestra una imagen fotografiada del tablero de instrumentos después de que se destacaron e identificaron los contornos. Mediante un ejemplo sencillo se describirá ahora brevemente la identificación de objeto del objeto 12. En el caso del objeto 12 se trata de una lámpara de control de motor generalmente conocida en un vehículo, la cual la mayoría de las veces se ilumina si se presentó una falla en la planta de motor o gas de escape.

Primero se identifica el contorno 13 externo del elemento indicador. En virtud de la clasificación del objeto 12 como un objeto intrincado, en la descripción de objeto se sabe en que posición relativa dentro del contorno 13 se encuentra el objeto 12 a ser identificado. Si entonces el contorno 13 se identificó de manera correspondiente, entonces en la región 14 (ROI) es posible buscar el objeto correspondiente. Si la lámpara de control de motor se ilumina durante la toma de la imagen, entonces también es identificada por el proceso dentro de la región 14. Si no se ilumina entonces tampoco se detecta una identificación.

Por consiguiente, la figura 2 es un ejemplo de una clasificación intrincada del objeto 12. En cambio el contorno 13 es un simple contorno del objeto que se identifica mediante su descripción.

La figura 3 muestra un ejemplo de una disposición secuencial de objetos a ser identificados. En la modalidad de la figura 3 se deberá identificar el elemento de mando que tiene la leyenda "ESP" dentro de un vehículo. El problema consiste en que por lo general este tipo de elementos de mando tienen apariencia idéntica y por consiguiente solamente es difícil diferenciarlos uno de otro.

El elemento 21 de mando que se deberá identificar como objeto se caracteriza por su forma de contorno sustancialmente cuadrangular . La figura 3 muestra por lo demás esquemáticamente el resultado del destacado del contorno. Después de que el objeto 21 se identificó se comprueba si junto al objeto 21 se encuentran dispuestos otros objetos 22 idénticos. Si este es el caso, entonces se puede deducir que en el caso del objeto 21 se trata del objeto buscado.

En la clasificación secuencial es posible incluir adicionalmente en la descripción de objeto a que distancia y cuantos objetos adyacentes idénticos se encuentran dispuestos junto al objeto a ser buscado. Entonces también esto es parte integral de la descripción del objeto.

La figura 4 muestra finalmente un ejemplo de una clasificación de palabra y la identificación de una palabra como un todo. En esta modalidad se fotografío una parte de un radio de automóvil integrado que comprende elementos de mando con la inscripción de las palabras "bajos", "medios", "agudos", "balance" y "volumen". Se busca ahora la palabra "medios".

Para evitar que la identificación se apoye en letras individuales, los contornos dentro de la imagen se ensanchan o bien abultan, de manera que las letras individuales se intrincan. Un ejemplo del ensanchamiento de los contornos en la palabra "medios" se muestra en la figura 4.

Es posible verificar que la palabra "medios" ya no se puede identificar así nada más. Sin embargo, la silueta o bien el contorno de esta reproducción tiene una propiedad característica, de manera que es posible identificar la palabra "medios" como un todo mediante esta característica. Así por ejemplo es posible que en palabras sencillas sea suficiente una descripción del contorno. Pero también es imaginable que se lleve a cabo una comparación con la ayuda de modelos.

El uso de un procedimiento de este tipo para la identificación rápida de objetos dentro de imágenes digitales es múltiple. A guisa de ejemplo se menciona aquí un aparato de comunicación móvil que tiene una cámara digital. Si ahora se fotografía un video del tablero de instrumentos entonces es posible identificar en tiempo real los objetos que contiene, de manera que enseguida se pueden representar destacados en la pantalla.

Esto resulta particularmente favorable si para cada objeto identificado se consigna una información. Si por ejemplo se ilumina la lámpara de control de motor y el aparato de comunicación reconoce esto, entonces es posible que se indiquen informaciones adicionales con respecto a una posible avería del vehículo automóvil si el usuario pulsa el sitio a destacar en la pantalla sensible al tacto.

Se hace constar que con relación a esta fecha, el mejor método conocido por la solicitante para llevar a la práctica la citada invención, es el que resulta claro de la presente descripción de la invención.

Claims (10)

REIVINDICACIONES Habiéndose descrito la invención como antecede, se reclama como propiedad lo contenido en las siguientes reivindicaciones :

1. Procedimiento para la identificación automática en tiempo real de objetos predeterminados dentro de una imagen digital almacenada en una computadora la cual consta de una multitud de punto de imagen individuales, caracterizado porque comprende las etapas de: - determinar los contornos contenidos en la imagen digital mediante los medios de computación incluidos en la computadora, e identificar mediante los medios de computación al menos un objeto en función de una comparación de los contornos determinados de la imagen digital con las propiedades que describen los objetos teniendo en cuenta una clasificación de los objetos efectuada con relación a las propiedades de los obj etos .

2. Procedimiento de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la imagen digital se transforma en una imagen digital de escala de grises y se destacan los contornos contenidos en la imagen de escala de grises digital .

3. Procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1 o 2, caracterizado porque se validan los objetos identificados en la imagen digital. '¦' -X 17

4. Procedimiento de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado porque se valida la identificación en función de proporciones laterales y/o distribución de color de los objetos identificados en la 5 imagen digital con los objetos predeterminados a ser identificados .

5. Procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque se ensanchan los contornos identificados en la imagen digital de 10 manera que las letras adyacentes se intrincan, y porque se identifica un objeto clasificado como palabra en función de los contornos ensanchados .

6. Procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque se 15 identifica un objeto clasificado como secuencial en función de los contornos adyacentes al objeto.

7. Procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque se identifica un objeto clasificado como intrincado en función 20 de la identificación de un contorno primario.

8. Procedimiento de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque se corrige la imagen digital fotografiada en función de informaciones de posición de una unidad de cámara fotográfica 25 que comprende detectores de posición para determinar informaciones de posición durante la fotografía de la imagen.

9. Aparato de comunicación móvil caracterizado porque cuenta con al menos un detector CCD para la fotografía de una imagen digital o una secuencia de imágenes y medios de computación para llevar a cabo el procedimiento precedente mediante una imagen digital fotografiada mediante el detector CCD.

10. Aparato terminal móvil de conformidad con la reivindicación 9, caracterizado porque el aparato de comunicación tiene una pantalla, siendo que el aparato de comunicación está configurado para presentar la imagen digital y los objetos identificados en ella.