Software para procesado deSoftware para procesado deSoftware para procesado de Software para procesado de imágenes procedentes de un imágenes procedentes de un g pg p

sonar de barrido lateral en sonar de barrido lateral en l ió b il ió b iexploración submarinaexploración submarina

José Mª Zamanillo Sainz de la Maza José Mª Zamanillo Sainz de la Maza (1)(1), , Isabel Zamanillo Sainz de la Maza Isabel Zamanillo Sainz de la Maza (2)(2), , Francisco Jesús Velasco GonzalezFrancisco Jesús Velasco Gonzalez (2)(2)Francisco Jesús Velasco Gonzalez Francisco Jesús Velasco Gonzalez (2)(2)

(1) (1) Dpto. de Ingeniería de Comunicaciones (DICOM)Dpto. de Ingeniería de Comunicaciones (DICOM)(2) (2) Dpto. de Tecnología Electrónica e Ingeniería de Sistemas y Dpto. de Tecnología Electrónica e Ingeniería de Sistemas y p g g yp g g y

Automática (TEISA)Automática (TEISA)

UNIVERSIDAD DE CANTABRIAUNIVERSIDAD DE CANTABRIA

SUMARIOSUMARIO

• INTRODUCIÓN• Motivación del trabajo.• Herramientas de medida y entorno.

• SONAR• Definición. Principios Fundamentales.• Tipos de sonar.Tipos de sonar.• Sonar de barrido lateral.

• FILTRADO DIGITAL• FILTRADO DIGITAL• Aspectos generales.• Filtros implementados y resultado de su aplicación.

• PROGRAMA WinEASYSONAR

• CONCLUSIONESCONCLUSIONES• Futuras líneas de trabajo.

MOTIVACIÓN DEL TRABAJOMOTIVACIÓN DEL TRABAJO

• La Universidad de Cantabria junto al Gobierno Regionalpresentaban en febrero de 2009 un Vehículo Submarino no Tripuladode Inspección y otro de rescate, cuyo objetivo es contribuir aldesarrollo científico-técnico.

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

• El Dpto. TEISA solicita colaboración del Dpto. DICOM ambos de laUC para aplicar técnicas de procesado a las imágenes procedentesdel SONAR de barrido lateral con las que cuenta uno de los dos

hí l bPROGRAMA

CONCLUSIONES

vehículos submarinos.

HERRAMIENTAS DE MEDIDA Y ENTORNO (I)HERRAMIENTAS DE MEDIDA Y ENTORNO (I)

Tipos de vehículos submarinos:

•ROVs (Remotely Operated Vehicles): necesitan estar conectados a un fuente de

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

energía a través del cable umbilical.

PROGRAMA

CONCLUSIONES

• AUVs (Autonomous Underwater Vehicles): funcionan con baterías ROV modelo Seaeye Falcon de la empresa

SAABrecargables, su autonomía depende totalmente de ellas.

L d b d d

sueca SAAB

Los dos son gobernados de forma remota desde la superficie.

AUV modelo C’Inspector de la empresa noruega Kongsberg

HERRAMIENTAS DE MEDIDA Y ENTORNO (II)HERRAMIENTAS DE MEDIDA Y ENTORNO (II)

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Entorno de trabajo de los vehículos UUVs adquiridos por la UC

DEFINICIÓN. PRINCIPIOS FUNDAMENTALES (I)DEFINICIÓN. PRINCIPIOS FUNDAMENTALES (I)

“Si hace que su barco se pare e introduce lacabeza de un tubo largo en el agua y acerca elcabeza de un tubo largo en el agua y acerca elextremo exterior a su oreja, escuchará elsonido de barcos a una gran distancia desdedonde se encuentra”

INTRODUCCIÓN

SONARSONAR

FILTROS

donde se encuentra

Leonardo da Vinci, 1490.PROGRAMA

CONCLUSIONES

“barco se pare” ... reducir el propio ruido.“tubo en el agua” …transductor.tubo en el agua …transductor.“a su oreja” …receptor.“escuchará el sonido de barcos” … detección.“a una gran distancia” baja atenuacióna una gran distancia … baja atenuación.

DEFINICIÓN. PRINCIPIOS FUNDAMENTALES (II)DEFINICIÓN. PRINCIPIOS FUNDAMENTALES (II)

El SONAR (Sound Navigation And Ranging,‘navegación y alcance por sonido’) es una técnica

l ió d l id b j lque usa la propagación del sonido bajo el aguapara navegar, comunicarse o detectar objetossumergidos

INTRODUCCIÓN

SONARSONAR

FILTROS

sumergidos.

Z

PROGRAMA

CONCLUSIONES

XX

Y

TIPOS DE SONARTIPOS DE SONAR

Sonar activo: instrumento que detecta objetos bajo el aguaempleando el eco devuelto por el objeto en el cual inciden lasondas acústicas emitidas por un transductor.

INTRODUCCIÓN

SONARSONAR

FILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Sonar pasivo: instrumento que se limita a escuchar el

Principio fundamental del SONAR activo

sonido procedente de los objetos sumergidos.

SONAR DE BARRIDO LATERAL (I)SONAR DE BARRIDO LATERAL (I)

SSS (Side Scan Sonar)ZZ XX

( )

Como se puede i l fi Vehíc lo UUV

INTRODUCCIÓN

SONARSONAR

FILTROS

apreciar en la figura debido al ángulo de

barrido y a la

Vehículo UUV

PROGRAMA

CONCLUSIONES

barrido y a la construcción física del sonar, hay una región

Rocas Arena

Barro, y gperpendicular a la

dirección de ió

YYGravilla

Depresión

propagación que no es posible escanear en

una sola pasadaGRAVILLA

Trayectoria del Vehículo

ROCAS

una sola pasada.

SONAR DE BARRIDO LATERAL (II)SONAR DE BARRIDO LATERAL (II)

Imágenes obtenidas mediante un sonar debarrido lateral y su comparación con

Zonade

Sombra barrido lateral y su comparación conimágenes ópticas del fondo marino.

INTRODUCCIÓN

SONARSONAR

FILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagende

Trabajo

F N i l O i d A h i Fuente: National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).

FILTRADO DIGITALFILTRADO DIGITALLa imagen digital está compuesta por un código numérico que elordenador representa en la pantalla mediante píxeles. El código numéricoestá basado en bits En nuestro caso la información de cada píxel estáestá basado en bits. En nuestro caso la información de cada píxel estáalmacenada en 8 bits y puede tomar un valor de 0 a 255. (Ficheros TIF “conrejilla” procedentes del Software de control del sonar)

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

Si trabajamos con imágenes en blanco y negro habrá una única capa que vayadesde el blanco (255) hasta el negro (0). En caso de que sea a color habrá 3capas, una por cada color primario: rojo, verde y azul (RGB).

PROGRAMA

CONCLUSIONES

capas, una por cada color primario: rojo, verde y azul (RGB).

143 145 150 144 146205 207 210 214 211207 235 214 214 213198 201 159 204 215150 175 158 205 199

99 207 210 214 387 235 214 214 213

159 207 210 214 211155 235 214 214 213166 201 159 204 215187 175 158 205 199

143 145 150 144 146150 156 187 130 199175 180 165 136 201176 182 169 203 199163 203 215 187 179

165 181 166 201 204 102 201 159 204 215105 175 158 205 199123 165 178 165 169

187 175 158 205 199199 178 184 125 105

ASPECTOS GENERALES (I)ASPECTOS GENERALES (I)

Los filtros digitales son aplicaciones gráficas que nos permitentransformar nuestras imágenes.g

Existen 2 tipos de transformaciones:

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

1. Transformaciones globales: cada píxel de salidadepende sólo de un píxel de entrada.

2 T f i l l l l d í l d dPROGRAMA

CONCLUSIONES

2. Transformaciones locales: el valor de un píxel dependede la vecindad local de ese píxel.

Transformación global

143 145 150 144 146

150 156 187 130 199175 180 165 136 201

143 145 150 144 185

150 156 187 130 199175 180 183 136 201175 180 165 136 201

176 182 169 203 199163 203 215 187 179

175 180 183 136 201

176 182 169 203 199163 203 215 187 179

T f ió l lEntrada Salida

Transformación local

ASPECTOS GENERALES (II)ASPECTOS GENERALES (II)

Pero… ¿cómo sé conocen valores acompañan al píxel que seestá procesando? A través de la ventana deslizante o kernel.

La ventana deslizante evalúa el píxel central de la ventana deacuerdo con los píxeles de alrededor y sus valores deponderación C ando n n e o alor es así calc lado se

INTRODUCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

ponderación. Cuando un nuevo valor es así calculado, sedesplaza la ventana sobre el siguiente píxel, realizando la mismaoperación.

PROGRAMA

CONCLUSIONESSe distinguen los siguientes tipos de ventana:

a) Cuadrada b) Rectangular c) Circular d) Unidimensional e) Cruz) ) g ) ) )

FILTROS IMPLEMENTADOS FILTROS IMPLEMENTADOS Y RESULTADO DE SU APLICACIÓNY RESULTADO DE SU APLICACIÓNY RESULTADO DE SU APLICACIÓNY RESULTADO DE SU APLICACIÓN

FILTRO CS (Compare & Selection):( p )

Permite realzar los contornos al mismo tiempo que suprimecomponentes de ruido.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

¿Cómo funciona?

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Es necesario seleccionar un valor para los siguientes parámetros:

• Tamaño ventana deslizante: 3 (3x3), 5, 7, 9, 11.

• Parámetro J: 1 ≤ J ≤ (tamaño_ventana^2+1)/2

C t á ñ J á l bt d á i bCuanto más pequeño sea J más realce se obtendrá, sin embargosuprime menos ruido, por lo que es conveniente escoger un valormedio-alto y repetir el proceso si queremos obtener más realce.

Resultados:

INTRODUCIÓN

SONAR

FILTROS

Imagen original

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen filtrada ventana 3x3, J=4

Imagen filtrada ventana 7x7, J=2

FILTRO WMMR-MED

El Filtro WMMR-MED (Weighted Majority of M values withMinimum Range) combina un suavizado considerable con un ligeroMinimum Range) combina un suavizado considerable con un ligerorealce de los márgenes.

El resultado obtenido viene determinado por la ecuación:INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

El resultado obtenido viene determinado por la ecuación:

imagen_out(x,y)= (1-J)*M + J*imagen_in(x,y)PROGRAMA

CONCLUSIONES • J en este caso en un factor de escala que varía (0, 1].

• imagen_in(x,y) es el píxel de entrada.

• M es la media del conjunto de valores de la ventana con menor• M es la media del conjunto de valores de la ventana con menorrango.

Resultados:

INTRODUCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

Imagen original

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen filtrada ventana 3x3, J=0.2

Imagen filtrada ventana 11x11, J=0.6

FILTRO VOLTERRAFILTRO VOLTERRA

Suministra un realce a los márgenes que es proporcional al brillo dela imagen local La salida inicial del proceso de filtro Volterra esla imagen local. La salida inicial del proceso de filtro Volterra esaproximadamente equivalente al producto del promedio local y unfiltro de paso alto.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

Consta de los parámetros:

PROGRAMA

CONCLUSIONES

•Tamaño de ventana: en este filtro es de 3 (3x3).• J, comprendido entre (0, 0.1]

La ecuación del filtro cuadráticoVolterra obtenido es la siguiente:im_out(x,y) = 3* J* im_in(x,y)^2 – 0.5 * J * im_in(x+1,y+1) * im in (x-1 y-1)– 0 5 * J * im in (x+1 y-1) * im in (x-1 y+1)– 0 5 * J * im_in (x 1,y 1) 0.5 J im_in (x+1,y 1) im_in (x 1,y+1) 0.5 J im_in (x+1,y) * im_in (x-1,y)– 0.5 * J * im_in (x,y+1) * im_in (x,y-1)

Resultados:

INTRODUCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

Imagen original

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen filtrada ventana 3x3, J=0.001

Imagen filtrada ventana 3x3, J=0.025

FILTRO EDGE

Los bordes son los lugares de una imagen donde la intensidad cambiaá id L f ió Ed d di h bi d lrápidamente. La función Edge detecta dichos cambios, y devuelve una

matriz binaria conteniendo “unos” donde se encuentra los bordes y“ceros” en el resto, es decir o blanco o negro respectivamente.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen original

Imagen procesada

Una opción que nos proporciona unos muy buenos resultados es aplicar unfiltro CS previamente a la detección de bordes.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROSImagen procesada con filtro CS 3x3 y J=0 4

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen procesada con filtro CS 3x3 y J=0.4

Como vemos, se ha eliminado la cuadrícula de la imagen. La eliminación deruido y el realce de los bordes del filtrado CS, favorece optimizando losy , presultados al aplicar el filtro Edge.

FILTRO AVERAGEFILTRO AVERAGE

Se trata de un filtro de suavizadoen el que el píxel central toma elvalor de la media aritmética delos píxeles del kernel.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen original

Imagen procesada

FILTRO GAUSSIANFILTRO GAUSSIAN

El valor de cada punto es elresultado de promediar condistintos pesos los valores vecinosa ambos lados de dicho punto.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen original

Imagen procesada

FILTRO LAPLACIANFILTRO LAPLACIANLas zonas con más intensidad dela fotografía original aparecen encolor azul mientras que el restocolor azul, mientras que el restose conserva entre el amarillo ynaranja original.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen original

Imagen procesada

FILTRO LAPLACIAN OF GAUSSIAN (LoG)FILTRO LAPLACIAN OF GAUSSIAN (LoG)

Ofrece unos resultados similares alfiltro Laplacian, con un mayorresalte debido al contraste de lospesos del kernel y el aumento deltamaño.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen original

Imagen procesada

FILTRO MOTIONFILTRO MOTIONSe hace un realce que destaca las componentes horizontales de la imagenal tiempo que las suavizamos. Podemos usar este filtro si deseamosenfatizar bordes con una trayectoria horizontal o del mismo modoenfatizar bordes con una trayectoria horizontal, o del mismo modo,suprimir elementos con trayectoria vertical.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen original

Imagen procesada

FILTROS PREWITT Y SOBELFILTROS PREWITT Y SOBEL

Los resultados obtenidos son similares alde los filtros Laplacian y LoG salvo que enéstos se produce un sobre-relieve, el cualhace que resalten aún más loscomponentes de la imagen.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen procesada por el filtro Prewitt

Imagen procesada por el filtro Sobel

FILTRO UNSHARPFILTRO UNSHARP

Se trata de una especie decombinación entre un filtro pasobajo con uno de paso alto. Elresultado es similar al del filtroVolterra.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROSFILTROS

PROGRAMA

CONCLUSIONES

Imagen original

Imagen procesada

PROGRAMA WinEASYSONARPROGRAMA WinEASYSONAREl programa WinEASYSONAR tiene una interfaz gráfica que facilita laaplicación de filtros en las imágenes a procesar.Está elaborado con la herramienta de MATLAB llamada GUIDE (InterfazEstá elaborado con la herramienta de MATLAB llamada GUIDE (InterfazGráfica de Usuario).

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

PROGRAMAPROGRAMA

CONCLUSIONES

EJEMPLO

1

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS 2PROGRAMAPROGRAMA

CONCLUSIONES

3

En la imagen 2, vemos el resultado de aplicar el filtro Edge sobre laimagen original.En la imagen 3, observamos el resultado de haber aplicado el filtro CScon un kernel 3x3 y J=4.

MENSAJES DE ERRORMENSAJES DE ERROR

Obviamente para que el filtro pueda actuar, se necesita haber cargado unaimagen previamente. En caso contrario, se mostrará un mensaje de error.Del mismo modo si introducimos parámetros no válidos para los filtrosimplementados, éste mostrará un cuadro advirtiéndonos del error, y unmensaje que nos ayudará a corregirlo.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

PROGRAMAPROGRAMA

CONCLUSIONES

HERRAMIENTA ZOOMHERRAMIENTA ZOOM

La herramienta zoom nos permite hacer un examen exhaustivo de losresultados obtenidos.El botón zoom está disponible tanto en la imagen 2 como en la imagen 3.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

PROGRAMAPROGRAMA

CONCLUSIONES

BARRA DE PROGRESO (PROGRESS BAR)BARRA DE PROGRESO (PROGRESS BAR)

Desde la ejecución de los filtros CS, WMMR-MED y Volterra hasta suresultado en pantalla, transcurre un tiempo lo suficientemente largo que haceque sea interesante mostrar una barra de progreso, la cual nos muestre elporcentaje del proceso completado, así como la capa RGB que estáprocesando en ese momento.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

PROGRAMAPROGRAMA

CONCLUSIONESSi el filtro se aplica a 2 imágenes en el caso de que tengamos una imagenoriginal y otra que ya se haya procesado previamente, la barra de progresonos mostrará el porcentaje del proceso completado y nos indicará que capanos mostrará el porcentaje del proceso completado y nos indicará que capaRGB se está procesando, y sobre qué imagen se está aplicando.

BARRA DE PROGRESO (PROGRESS BAR) (II)

Una de las ventajas más importantes que ofrece esta barra de progreso, es laposibilidad de interrumpir el proceso por el usuario en cualquier parte

BARRA DE PROGRESO (PROGRESS BAR) (II)

del mismo, mostrando los resultados tal y como se encuentran en dichomomento del proceso.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

Haciendo “click” en la cruz de cierre de ventana de Windows de la barra deprogreso, nos aparecerá una ventana como la siguiente preguntándonos sideseamos interrumpir o no el proceso.

PROGRAMAPROGRAMA

CONCLUSIONES

CONCLUSIONESCONCLUSIONES• Desarrollo y depuración de algoritmos que mejoran elvisionado de las imágenes procedentes de un sonar,especialmente en el tratamiento de los bordes con los filtros CS,WMMR-MED yVolterra.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

• Interfaz de aspecto agradable y de uso intuitivo.

• Posibilidad de aplicar varios filtros consecutivamente sobre unaPROGRAMA

CONCLUSIONESCONCLUSIONES

Posibilidad de aplicar varios filtros consecutivamente sobre unamisma imagen.

• Demostración de que las técnicas de filtrado digital son útiles• Demostración de que las técnicas de filtrado digital son útilespara el procesado de imágenes de sonar.

P d id i i i lí d i i ió• Punto de partida para iniciar nuevas líneas de investigacióncomo el reconocimiento de objetos sumergidos.

FUTURAS LÍNEAS DE TRABAJOFUTURAS LÍNEAS DE TRABAJO

• Introducir tamaños y formas de ventanas diferentes a la cuadradaque se ha usado en este trabajo.q j

• Incluir máscaras kernel donde el usuario pueda elegir el valor delos pesos que la componen.

INTRODUCCIÓN

SONAR

FILTROS

• Utilizar redes neuronales en el procesado de imágenes de sonar.

fPROGRAMA

CONCLUSIONESCONCLUSIONES

• Mejorar la captación de imágenes mediante un software de controlpropio del sonar de barrido lateral.

I t l i SSS l ROV í d l• Instalar un equipo SSS en el ROV para así poder comparar laimagen óptica con la imagen del SSS, y depurar así las técnicas deprocesado.

• Optimizar las técnicas para que se pueda procesar la imagencaptada por el sonar en el PC de control del vehículo en tiempocuasi-realcuasi-real.

GRACIASGRACIASPOR SU ATENCIÓNPOR SU ATENCIÓN