Terminología

Definiremos algunos términos que usaremos referidos a representación de imágenes.
Imagen: En este caso se representará como una matriz en la que cada elemento es un píxel de dicha imagen y contendrá un valor, que será su nivel de gris. Sin embargo este valor se debe codificar en binario. El número de bits empleado en cada píxel lo llamamos resolución en nivel de gris, si por ejemplo tenemos 8 bits, se tendrán 256 niveles de gris. diferentes.
Vecindad:Conjunto de píxeles que rodean al píxel, supongamos que sus coordenadas son (x,y), pues tendremos:
- 4 vecinos, que serán: {(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)}
- 8 vecinos, situados en: {(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1)}
Distancia euclídea: Dados dos píxeles de coordenadas (x,y) e(i,j) respectivamente, se define:

Histograma: Se trata de una distribución de frecuencias, representa el número de veces que aparece un valor de intensidad de gris en la imagen. Es un diagrama de barras, en las abcisas tendremos los niveles de gris y en ordenadas el número de píxeles para cada uno. Se suele normalizar entre 0 y 1.
Una imagen tendrá un único histograma, pero un histograma puede corresponder a varias imágenes diferentes.
En cualquier caso se pierde información de la posición de los grises, ya que sólo nos dice su distribución.
Ruido: Lo que altera la imagen real, suelen ser píxeles aislados con diferentes niveles de grises que sus vecinos. Podemos clasificarlos en:
Ruido blanco: afecta por igual a todas las frecuencias.
Ruido gaussiano: pequeñas variaciones en la imagen, el error se puede definir como una variable gaussiana. La probabilidad de que un incremento o decremento x ocurra en un píxel es:

Ruido "sal y pimienta" o ruido impulsional: la imagen está corrompida en algunos píxeles con valores de intensidad muy diferntes a los vecinos, no teniendo relación con ellos, es muy alto o muy bajo.
Ruido frecuencial: la imagen que se obtiene es suma de la original más otra señal, la interferencia.
Ruido multiplicativo: la imagen obtenida es consecuencia de la multiplicación de dos señales.
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Apuntes sobre visión artificial

Algunos conceptos generales
Por lo general, entendemos que una máquina inteligente debiera ser capaz de reaccionar ante sucesos inesperados, tener un comportamiento "inteligente". A tal fin los seres vivos disponemos de diferentes medios sensoriales por los que nos llega información de nuestro entorno. La visión es probablemente el sentido más rico dada su naturaleza informativa , es además rápido.
Traducir el sistema visual biológico a estrategias computacionales es de momento complicado, pues se encuentra fuertemente restringido por el hardware existente. Nuestra percepción visual es muy compleja, en 3D y con muchas propiedades invariantes. Pero también con los datos recibimos mucha información irrelevante, somos capaces de imponer un orden a dichos datos de entrada, debido a los muchos conocimientos adquiridos a priori.
Un poco de historia
Aparecen los primeros trabajos en los años 50.
1965, Roberts desarrolla programas para deducir la estructura de poliedros a partir de su imagen digital.
1967, Wichman presenta una cámara que conectada al ordenador es capaz de identificar objetos y sus posiciones en tiempo real.
En estos primeros años de investigación sobre la visión artificial se tienen grandes expectativas, alentadas sin duda por estos éxitos. Sin embargo en los siguientes años apenas se consiguen avances, por lo que se abandonan bastante los trabajos. Pero sí se desarrollan algoritmos que incluso se aplican hoy en día, como el operador de Roberts (1965), Sobel (1970) y Prewitt(1970).
En los 80 se dará especial énfasis a la extracción de características.
En 1982 David Marr publica un trabajo que aborda una metodología de análisis de imágenes por ordenador. Sus trabajos serán fundamentales en las investigaciones modernas. Siguiendo éstas, las investigaciones se han encaminado a descubrir la forma en que en la visión humana somos capaces de extraer informacón 3D de imágenes 2D. Y aunque la forma en que es posible aún no está del todo clara, podemos apuntar algunos factores importantes como el sombreado, la textura, los contornos, el movimiento y la estereovisión.
Hacia finales de los 80 se produce un cambio de orientación, realizándose trabajos muy productivo, que darán lugar, por ejemplo a vehículos terrestres, robots y sistemas de comprensión de imágenes de laboratorio. Se crean algunos sistemas, como VISIONS, SIGMA o MOSAIC, que no pretenden comprender escenas concretas sino establecer métodos de representación del conocimiento extrapolables a otros dominios diferentes.
Hoy día se trata de una ciencia bien definida.
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¿Qué es UNIX? ¿Y tú me lo preguntas?

Unix es básicamente un programa, (al que con frecuencia se le denomina núcleo) que controla el hardware y además suministra diversos servicios a otros procesos. Debemos aclarar que un programa es un ejecutable y un proceso es una instancia de un programa en ejecución. En realidad el núcleo es un programa un tanto especial, ya que es el único imprescindible, sin el que los demás no podrían ejecutarse.
Al arrancar, el núcleo, que normalmente se encuentra en memoria secundaria (en /vmmunix o /unix), se carga en memoria principal. Entonces inicializa el sistema y configurará el entorno para que el resto de procesos puedan ejecutarse. Permanecerá allí (en memoria principal) hasta que apaguemos el sistema.
Unix tiene muchas características que le han hecho tener un gran éxito, alguna de las cuales:
- Que está escrito en C.
- Tiene un interfaz sencillo y funcional
- Suministra primitivas que posibilitan escribir programas complejos a partir de otros más sencillos.
- Tiene un sistema jerarquizado de archivos.
- Usa un formato consistente para archivos
- Suministra una interfaz simple y consistente para los dispositivos.
- Es multiusuario y multiproceso.
- Oculta la arquitectura de la máquina al usuario, lo que facilita la portabilidad de los programas.

Existen diferentes distribuciones de Unix y dentro de ellas distintas versiones:
- System V de AT&T.
- BSD de la Universidad de Berkeley.
- OSF/1 de Open Software Foundation.
- SunOs y Solaris de Microsystem.
- Etc.

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