Descripción de la aplicación

Identificador de olivos - Descripción de la aplicación
José Miguel Pérez Álvarez, Juan Quirós Carmona
Descripción de la aplicación
Contexto del trabajo
El trabajo se sitúa en el marco de la asignatura “Procesamiento de Imágenes
Digitales” (PID). En esta asignatura gran parte de la nota final se basa en la nota obtenida
con un trabajo final que tiene como objetivo profundizar en las técnicas de procesamiento
dadas en la asignatura.
Desde el principio, nos pusimos como requisito importante del trabajo el utilizar
únicamente los métodos estudiados en clase, o métodos desarrollados por nosotros a
partir de estos últimos. Por lo tanto, gran parte de los algoritmos del trabajo son
implementaciones directas de los métodos teóricos estudiados en la asignatura.
Con respecto al campo de aplicación del programa, decidimos enfocar nuestro
trabajo hacia el mundo agrícola, ya que es un sector económico de amplia presencia en
Andalucía, además de ser una actividad económica característica de nuestra tierra.
Panorámica de funcionamiento del programa
El programa está enfocado desde un punto de vista didáctico. Esto hace que,
siendo completamente funcional, contiene determinados elementos con un enfoque
exclusivamente didáctico. Estos elementos se localizan en la interfaz de usuario, en la
que se muestra, paso a paso, los distintos algoritmos o etapas en los que se divide el
procesamiento de la imagen que recibe como entrada. Evidentemente, desde el punto de
vista de comercialización del producto esta interfaz debería ser desarrollada desde cero,
para enfocar el programa a otro tipo de público. También hacer notar que estos elementos
didácticos también influyen en el rendimiento del programa.
El programa recibe como entrada una imagen en escala de grises. Estas imágenes
están basadas en tomas aéreas, con una altura de 20 a 50 metros (no se garantiza un
buen funcionamiento para alturas superiores). La interfaz gráfica del programa guía al
usuario paso a paso a través de los diferentes métodos aplicados para procesar la
imagen de entrada.
Tras procesar la imagen de entrada el programa identifica gráficamente mediante
un rombo de color verde la posición de cada uno de los olivos, además de informar sobre
el número exacto de olivos que ha identificado. Durante el procesamiento se brinda al
usuario la opción de modificar determinados parámetros con vistas a la experimentación,
ya que el enfoque principal de este programa es el didáctico, y no el comercial.
Descripción del sistema de procesamiento
A continuación se presenta de forma esquemática y guiada el procesamiento que
constituye el núcleo de nuestra aplicación. Debido a las características del concurso, se
omitirán en la medida de lo posible los detalles técnicos.
Paso 1
Se parte de una fotografía aérea tomada a una altura recomendada de 20 a 50
metros.
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José Miguel Pérez Álvarez, Juan Quirós Carmona
Paso 2
Binarización de la imagen. Este proceso consiste en transformar la imagen de
escala de grises (en este caso) en otra en la que únicamente se utilice el blanco y el
negro. Para ello lo que se hace es escoger un determinado nivel de gris (denominado
valor umbral), de modo que todos aquellos puntos de la imagen que tengan un valor
inferior al valor umbral se considerarán blanco y los que tengan un valor mayor negros.
Por lo tanto, la elección de un buen valor umbral es crítico a la hora de efectuar la
binarización. En este caso, decidimos escoger el nivel que fuese la media de dos niveles.
El primero es aquel de mayor valor en el histograma. Para hallar el segundo, se aplica el
siguiente cálculo. Para cada uno de los niveles del histograma se multiplica su valor por el
cuadrado de la distancia al nivel escogido anteriormente (por ejemplo, la distancia entre
los niveles 150 y 100 es 50). De este nuevo histograma se selecciona el nivel que
presente mayor nivel.
Valor umbral
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José Miguel Pérez Álvarez, Juan Quirós Carmona
Los siguientes pasos tienen como objetivo en minimizar los errores obtenidos tras
el proceso de binarización.
Paso 3
Se procede a aplicar una apertura de la imagen. La apertura generalmente suaviza
los contornos de una imagen y elimina pequeños salientes. También puede eliminar
franjas o zonas de un objeto que sean “más estrechas” que un elemento tomado como
referencia denominado elemento estructural. La aplicación de este procedimiento
persigue dos objetivos:
- Eliminar uniones de olivos. En algunas circunstancias dos olivos aparecen unidos,
provocando, por lo tanto, un error en la identificación de los dos olivos, ya que el
sistema únicamente detectará uno de ellos.
- Eliminar errores aleatorio. En las imágenes existen determinados píxeles que
adquieren niveles oscuros de gris. Estos píxeles se encuentran aislados y son de
tamaño reducido. Pueden ser causados por errores en la toma de la imagen o
debido a accidentes del terreno.
Paso 4
Se aplica el algoritmo de cierre a la imagen. El cierre elimina pequeños huecos
(rellenándolos) y une componentes conexas cercanas. El único objetivo de este paso es
mejorar visualmente los resultados obtenidos en el anterior. No obstante, hemos de tener
cuidado en la aplicación de este algoritmo, ya que puede deshacer los logros obtenidos
anteriormente.
Paso 5
En este paso se efectúan dos tratamientos a la imagen destinados a eliminar
errores en dos casos particulares. Como hecho a destacar, estos algoritmos no han sido
vistos en clase, sino que se trata de una versión adaptada a un caso concreto por el
grupo de trabajo en el primer caso y un algoritmo simple de generación propia.
- El primer algoritmo lo hemos llamado Apertura Adaptativa. Llegados a este punto
un problema hizo aparición: debido a que el tamaño de los olivos no es uniforme,
la apertura aplicada en el paso 3 no era suficiente para eliminar todas las uniones
de olivos. Por lo tanto, este algoritmo lo que hace es generar un elemento
estructural (elemento de referencia a la hora de efectuar la apertura) adaptado al
tamaño del olivo detectado. De ese modo, el algoritmo de Apertura adaptativa
consiste en aplicar el siguiente procedimiento para cada uno de los olivos
reconocidos hasta ese momento: en primer lugar genera un elemento estructural
proporcional al tamaño del olivo y en segundo lugar aplica la apertura sobre ese
olivo usando ese elemento estructural.
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Si aumentamos el elemento estructural separamos
los olivos (en azul), pero se eliminan otros (en rojo).
Este problema queda solucionado al aplicar la
Apertura Adaptativa
- El segundo algoritmo consiste en eliminar aquellos olivos identificados que sean
demasiado pequeños o grandes como para ser considerados como tales. Este
algoritmo elimina errores tales como el reconocer una casa o roca como un olivo.
Aplicación práctica (usabilidad)
Desde 1998 la Unión Europea dentro del marco de la Política Agraria Comunitaria
establece una ayuda a la producción de aceite de oliva. Con miras a la concesión de la
ayuda, todos los oleicultores deben presentar en cada campaña una declaración de
cultivo correspondiente a los olivos en producción y a la situación de los olivares que
exploten.
Para contribuir a comprobar las declaraciones del cultivo de olivar, el Ministerio de
Medio Ambiente Rural y Marino (MARM), encargó realizar el denominado S.I.G. Oleícola.
Para la elaboración del S.I.G. Oleícola se tomaron como base fotografías aéreas
del territorio nacional y el catastro disponible para obtener de forma individualizada para
cada parcela catastral el número olivos.
En el caso de las declaraciones de cultivo, por las que se solicita Ayuda a la
Producción de Aceite de Oliva y/o Aceituna de mesa, no sean coherentes con los
resultados que ofrece el Sistema de Información Geográfica Oleícola, debe realizarse una
comprobación en campo.
Por tanto, la verificación del S.I.G. es una exigencia de la reglamentación
comunitaria, en la que se establece explícitamente que el número de olivos determinados
en cada parcela de la base gráfica, se comparan con los datos de las declaraciones de
cultivo obtenidas en la base de datos alfanuméricos.
Como se ha comentado, el procesamiento de imágenes aéreas es vital para la
verificación del S.I.G., sobre todo teniendo en cuenta que en España hay 50,3 millones de
hectáreas. Es en este punto donde incide nuestra aplicación. Tomando como base las
fotografías aéreas que usa el MARM se ha procedido a la identificación de los olivos. Una
vez llegado a este punto, únicamente basta comparar los resultados obtenidos con el
catastro disponible para obtener el número de olivos existente en cada parcela.
El MARM pone a disposición del público una aplicación vía web, denominada
SIGPAC (http://sigpac.mapa.es/fega/visor/), que muestra los resultados del S.I.G.
Oleícola. Es en esta aplicación en la que se ha basado nuestro trabajo, y es donde
hemos obtenido las imágenes que usamos para mostrar el funcionamiento de nuestro
sistema.
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Mejoras aplicables
Las mejoras aplicables se listan a continuación:
- Si se desea comercializar el producto, además de las demás se debería construir
una nueva interfaz, además de proceder a la aplicación de optimizaciones que
mejoren el rendimiento del programa.
- Se debe dotar de inteligencia artificial a la aplicación para que determine por sí
sola los parámetros adecuados en función de las características de la imagen.
- Se pueden implementar métodos que refuercen el sistema de reconocimiento de
olivos. Por ejemplo, sería interesante comprobar qué efecto tendría en los
resultados la combinación del procesamiento actual ayudado por métodos de
reconocimiento de bordes, como el de Canny.
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