Patrón de ángulo de giro para reconocimiento de objetos en imágenes digitales

Abstract

Muchas técnicas de visión artificial se basan en reconocer objetos dentro de una imagen mediante la identificación de ciertos patrones en sus bordes. Las fronteras de los objetos en imágenes digitales son susceptibles al ruido generado en el proceso de adquisición de la imagen. En este trabajo se propone un método de aproximación de curvas digitales basado en el concepto de barras digitales, como generalización del concepto de rectas digitales. Se genera un polígono, y el ángulo en cada uno de sus vértices se considera un estimador de la curvatura. Este estimador permite identificar características geométricas del objeto, como ser concavidad, convexidad, puntos angulosos, etc, mediante el análisis de la evolución de dicho parámetro a lo largo de la curva. Así, se obtiene una representación simplificada de la forma que implica una cantidad reducida de puntos en el espacio longitud-curvatura, y es poco sensible al ruido.