Transformación del censo
La transformación de censo (CT) es un operador de imagen que asocia a cada píxel de una imagen en escala de grises una cadena binaria, codificando si el píxel tiene menor intensidad que cada uno de sus vecinos, uno para cada bit. Es una transformada no paramétrica que depende solo del orden relativo de intensidades, y no de los valores reales de intensidad, lo que la hace invariable con respecto a variaciones monótonas de iluminación , y se comporta bien en presencia de distribuciones multimodales de intensidad, por ejemplo, a lo largo de límites de objetos. [1] Tiene aplicaciones en visión por computadora , y se usa comúnmente en problemas de correspondencia visual comocálculo de flujo óptico y estimación de disparidad . [2]
La transformación del censo está relacionada con la transformación de rango , que asocia a cada píxel el número de píxeles vecinos con mayor intensidad que el propio píxel, y se introdujo en el mismo documento. [3]
La versión más común de la transformación del censo usa una ventana de 3x3, comparando cada píxel con todos sus vecinos conectados en 8 con una función definida como
Los resultados de estas comparaciones se concatenan y el valor de la transformación es un valor de 8 bits, que se puede codificar fácilmente en un byte .
La similitud entre las imágenes se determina comparando los valores de la transformación del censo para los píxeles correspondientes, utilizando la distancia de Hamming . [3] Existen varias variaciones del algoritmo, utilizando diferentes tamaños de ventana, orden de los vecinos en el patrón (fila, en el sentido de las agujas del reloj, en el sentido contrario a las agujas del reloj), operador de comparación (mayor, mayor o igual, menor, menor o igual). [4]
Una extensión del algoritmo utiliza una comparación de tres vías que permite representar píxeles similares, cuya diferencia de intensidad es menor que un parámetro de tolerancia , definido como [5]
