Sistema de correlación digital invariante a rotación aplicado a la identificación de modelos de automóviles

Resumen

En este artículo se presenta un sistema de correlación invariante a posición y a rotación, aplicado a la identificación de imágenes de contornos de automóviles; sin importar la rotación sobre el eje vertical de la imagen. Este sistema se probó con 18 diferentes modelos de automóviles. Para obtener la in invariancia a posición y a rotación, la firma de la imagen del automóvil se construye en el dominio de Fourier utilizando una máscara binaria de anillos concéntricos (MBAC). Para obtener el filtro promedio, se rota la imagen objetivo sobre su eje vertical de cero a 360 grados, de grado en grado (generando 360 imágenes); posteriormente se obtienen sus respectivas transformadas de Fourier (TF). Al módulo de cada una de las TF se les aplica la MBAC, y al sumar la intensidad de los valores en cada anillo se genera la firma para cada una de las imágenes rotadas. Estas firmas se promedian para construir el filtro promedio. Para la identificación respectiva del objeto a reconocer, cada una de las firmas de los 18 modelos de automóviles se correlaciona con el filtro promedio. El grado de confiabilidad obtenido es mayor al 95.4%. Por lo que el sistema de correlación invariante a rotación trabaja eficientemente en la discriminación entre objetos.