Detección de características en imágenes basadas en el tensor de color

Abstract

La correspondencia entre dos imágenes sigue siendo un de los aspectos más críticos de la visión por computador. Su resolución se emplea en numerosas tareas, entre las que destacan: Reconocimiento de objetos o escenas, resolver una estructura 3D entre múltiples imágenes, correspondencia estéreo, y seguimiento de objetos. El descriptor Sift ha demostrado ser el mejor detector de características invariantes en imágenes en escala de gris; sin embargo cuando la imagen tiene una pobre iluminación el detector de Sift presenta deficiencias en poder realizar el casamiento en las características detectadas, es decir, es poco robusto a los cambios bruscos de iluminación. Por otro lado la información del color puede ser utilizada para compensar, complementar o reemplazar a un descriptor de forma, dada la gran cantidad de información que se puede extraer del modelo de color. En este trabajo proponemos un descriptor de color basado en el Tensor de Color de Di Zenzo, el cual mejora el desempeño del Sift original, manteniendo las invariancias con respecto a traslaciones, rotaciones, cambios de iluminación, sombras y reflejos. En general el descriptor de color puede ser aplicado a una amplia variedad de imágenes, donde se detecten y realicen el match de estas características utilizando solo el criterio del color.