ES2575009T3 - Dispositivo de evaluación de imagen, dispositivo de selección de imagen, procedimiento de evaluación de imagen, medio de almacenamiento, y programa - Google Patents

Dispositivo de evaluación de imagen, dispositivo de selección de imagen, procedimiento de evaluación de imagen, medio de almacenamiento, y programa Download PDF

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ES2575009T3
ES2575009T3 ES12875596.4T ES12875596T ES2575009T3 ES 2575009 T3 ES2575009 T3 ES 2575009T3 ES 12875596 T ES12875596 T ES 12875596T ES 2575009 T3 ES2575009 T3 ES 2575009T3
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Abstract

Un dispositivo de evaluación de imagen, que comprende: un desenfocador que crea una segunda imagen mediante el desenfocado de una primera imagen; un diferenciador que crea una tercera imagen que presenta una diferencia en valor de píxel de cada píxel entre la primera imagen y la segunda imagen; un escáner que escanea píxeles contenidos en la tercera imagen, obteniendo diferencias en valor de píxel entre píxeles adyacentes, y obteniendo probabilidades respectivas de ocurrencia de las diferencias obtenidas; un calculador que calcula una entropía a partir de las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas; y un emisor que emite la entropía como un valor de evaluación de una granulosidad de la primera imagen.

Description

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DESCRIPCION
Dispositivo de evaluacion de imagen, dispositivo de seleccion de imagen, procedimiento de evaluacion de imagen, medio de almacenamiento, y programa
Campo de la tecnica
La presente invencion se refiere a un dispositivo de evaluacion de imagen, un dispositivo de seleccion de imagen, un procedimiento de evaluacion de imagen, un medio de almacenamiento, y un programa para evaluar adecuadamente la granulosidad (o rugosidad) de una imagen.
Antecedentes
En la tecnica anterior se han propuesto tecnicas para evaluar una imagen. Por ejemplo, el documento literatura de patente 1 propone una tecnica para evaluar objetivamente una imagen objetivo de la evaluacion que es el resultado del procesamiento de una imagen original usando entropfa. Esta tecnica requiere la imagen original sin procesar como una imagen de comparacion ademas de la imagen objetivo de la evaluacion.
Ademas, el documento literatura no patente 1 hace referencia a un estudio sobre un escaneo pseudo-Hilbert que satisface la condicion de que los pfxeles vecinos en una ruta tambien son vecinos en una imagen rectangular al mismo tiempo que pasa por todos los pfxeles de la imagen rectangular para hacer progresos en aplicaciones de compresion de imagenes.
Lista de documentos citados
Literatura de patente
Literatura de patente 1: Solicitud de patente japonesa publicada sin examinar n° H10-200893.
Literatura no patente
Literatura no patente 1: Jian Zhang, Sei-ichiro Kamata y Yoshifumi Ueshige, “A pseudo-Hilbert scan algorithm for arbitrarily-sized rectangle region”, Advances in machine vision, image processing, and pattern analysis, Lecture notes in computer science, Volumen 4153/2006, 290-299, DOI: 10, 1007/11821045_31, 2006.
Resumen de la invencion
Problema tecnico
Sin embargo, existe una fuerte demanda para la evaluacion objetiva de una imagen objetivo de evaluacion mediante la referencia unicamente a la imagen objetivo de la evaluacion sin la comparacion con ninguna otra imagen comparable preparada por separado.
Ademas, existe tambien una demanda para encontrar la granulosidad de una imagen independientemente del tamano de la imagen en la evaluacion anterior.
La presente invencion resuelve los problemas anteriores y un ejemplo de objeto de la invencion es proporcionar un dispositivo de evaluacion de imagen, un dispositivo de seleccion de imagen, un procedimiento de evaluacion de imagen, un medio de almacenamiento, y un programa para evaluar adecuadamente la granulosidad (o rugosidad) de una imagen.
Solucion al problema
El dispositivo de evaluacion de imagen de acuerdo con un primer aspecto ejemplar de la presente invencion comprende:
un desenfocador que crea una segunda imagen desenfocando una primera imagen;
un diferenciador que crea una tercera imagen que presenta una diferencia en valor de pixel en cada pixel entre la primera imagen y la segunda imagen;
un escaner que escanea pfxeles contenidos en la tercera imagen, obtiene diferencias en valor de pixel entre pfxeles adyacentes, y obtiene probabilidades respectivas de ocurrencia de las diferencias obtenidas;
un calculador que calcula una entropfa a partir de las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas; y
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un emisor que emite la entropfa como un valor de evaluacion de una granulosidad de la primera imagen.
Ademas, en el dispositivo de evaluacion de imagen de la presente invencion,
el escaner puede escanear los pfxeles contenidos en la tercera imagen desde la izquierda a la derecha y desde la parte superior a la parte inferior.
Ademas, en el dispositivo de evaluacion de imagen de la presente invencion,
el escaner puede escanear los pfxeles contenidos en la tercera imagen a lo largo de una curva de rellenado de espacio.
Ademas, en el dispositivo de evaluacion de imagen de la presente invencion,
un valor de pixel de cada pixel contenido en la tercera imagen es una distancia entre un valor de pixel en una posicion de ese pixel en la primera imagen y un valor de pixel en una posicion de ese pixel en la segunda imagen en un espacio de color dado.
Ademas, en el dispositivo de evaluacion de imagen de la presente invencion,
la diferencia en valor de pixel entre los pfxeles adyacentes puede ser una distancia entre los valores de pixel de los pfxeles adyacentes en un espacio de color dado.
El dispositivo de seleccion de imagen de acuerdo con un segundo aspecto ejemplar de la presente invencion comprende:
un receptor que recibe multiples imagenes que representan un objeto;
un adquiridor que adquiere un valor de evaluacion de una granulosidad de cada una de las multiples imagenes recibidas de la evaluacion de imagen anteriormente descrita; y
un selector que selecciona la imagen con la menor rugosidad de las multiples imagenes recibidas basandose en los valores de evaluacion de granulosidad adquiridos.
El procedimiento de evaluacion de imagenes de acuerdo con un tercer aspecto ejemplar de la presente invencion es ejecutado por un dispositivo de evaluacion de imagenes que comprende un desenfocador, un diferenciador, un escaner, un calculador, un emisor, y comprende:
un paso de desenfocado en el que el desenfocador crea una segunda imagen mediante el desenfocado de una primera imagen;
un paso de diferenciacion en el que el diferenciador crea una tercera imagen que presenta una diferencia en valor de pixel de cada pixel entre la primera imagen y la segunda imagen;
un paso de escaneado en el que el escaner escanea pfxeles contenidos en la tercera imagen, obtiene las diferencias en valor de pixel entre pfxeles adyacentes, y obtiene las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas;
un paso de calculo en el que el calculador calcula una entropfa a partir de las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas; y
un paso de emision en el que el emisor emite la entropfa como un valor de evaluacion de una granulosidad de la primera imagen.
El medio de almacenamiento legible por ordenador de acuerdo con un cuarto aspecto ejemplar de la presente invencion almacena un programa que permite que un ordenador funcione como:
un desenfocador que crea una segunda imagen mediante el desenfocado de una primera imagen;
un diferenciador que crea una tercera imagen que presenta una diferencia en valor de pixel de cada pixel entre la primera imagen y la segunda imagen;
un escaner que escanea pfxeles contenidos en la tercera imagen, obtiene las diferencias en valor de pixel entre pfxeles adyacentes, y obtiene las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas;
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un calculador que calcula una entropfa a partir de las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas; y
un emisor que emite la entrc^a como un valor de evaluacion de una granulosidad de la primera imagen.
El programa de acuerdo con un quinto aspecto ejemplarde la presente invencion permite que un ordenador funcione como:
un desenfocador que crea una segunda imagen mediante el desenfocado de una primera imagen;
un diferenciador que crea una tercera imagen que presenta una diferencia en valor de pixel de cada pixel entre la primera imagen y la segunda imagen;
un escaner que escanea pfxeles contenidos en la tercera imagen, obtiene las diferencias en valor de pixel entre pfxeles adyacentes, y obtiene las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas;
un calculador que calcula una entropfa a partir de las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas; y
un emisor que emite la entropfa como un valor de evaluacion de una granulosidad de la primera imagen.
El programa de la presente invencion puede ser almacenado en un medio de almacenamiento no transitorio legible por ordenador tal como un disco compacto, un disco flexible, un disco duro, un disco magneto-optico, un disco de video digital, una cinta magnetica, y una memoria de semiconductor. Ademas, dicho medio de almacenamiento puede ser distribuido/vendido independientemente del ordenador.
Ademas, el programa de la presente invencion puede ser cargado y almacenado temporalmente en un medio de almacenamiento legible por ordenador tal como una RAM (memoria de acceso aleatorio, random access memory) desde el medio de almacenamiento anterior y luego la CPU (unidad central de procesamiento, central processing unit) puede leer, interpretar, y ejecutar el programa almacenado en la RAM.
Ademas, el programa de la presente invencion puede ser distribuido/vendido a traves de un medio de transferencia transitorio tal como una red de comunicacion por ordenador independientemente del ordenador en el que se ejecuta el programa.
Efectos ventajosos de la invencion
La presente invencion puede proporcionar un dispositivo de evaluacion de imagen, dispositivo de seleccion de imagen, procedimiento de evaluacion de imagen, medio de almacenamiento, y programa para evaluar de forma adecuada la granulosidad (o rugosidad) de una imagen.
Breve descripcion de los dibujos
La FIG. 1A es una ilustracion explicativa para explicar una ruta de escaneado de imagen;
La FIG. 1B es una ilustracion explicativa para explicar una ruta de escaneado de imagen;
La FIG. 1C es una ilustracion explicativa para explicar una ruta de escaneado de imagen;
La FIG. 2 es una ilustracion explicativa que muestra la configuracion general del dispositivo de evaluacion de imagen
de acuerdo con el modo de realizacion;
La FIG. 3 es un diagrama de flujo que muestra el flujo de control del procedimiento de evaluacion de imagen ejecutado por el dispositivo de evaluacion de imagen de acuerdo con el modo de realizacion;
La FIG. 4A es una ilustracion explicativa que presenta el perfil de los valores de pixel obtenidos mediante el escaneado de una primera imagen a que es una imagen rugosa que representa un objeto;
La FIG. 4B es una ilustracion explicativa que presenta el perfil de los valores de pixel obtenidos mediante el escaneado de una primera imagen a que es una imagen suave que representa un objeto;
La FIG. 5A es una ilustracion explicativa que presenta el perfil de los valores de pixel obtenidos mediante el escaneado de la segunda imagen b correspondiente a la primera imagen a mostrada en la FIG. 4A;
La FIG. 5B es una ilustracion explicativa que presenta el perfil de los valores de pixel obtenidos mediante el escaneado de una segunda imagen b correspondiente a la primera imagen a mostrada en la FIG. 4B;
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La FIG. 6A es una ilustracion explicativa que presenta el perfil de los valores de correspondiente al perfil de los valores de pixel de la primera imagen a mostrada valores de pixel de la segunda imagen b mostrada en la FIG: 5A;
La FIG. 6B es una ilustracion explicativa que presenta el perfil de los valores de correspondiente al perfil de los valores de pixel de la primera imagen a mostrada valores de pixel de la segunda imagen b mostrada en la FIG. 5B;
La FIG. 7 es una ilustracion explicativa que muestra la configuracion general del dispositivo de seleccion de imagen de acuerdo con el modo de realizacion; y
La FIG. 8 es un diagrama de flujo que muestra el flujo de proceso del procedimiento de seleccion de imagen ejecutado por el dispositivo de seleccion de imagen.
Descripcion de los modos de realizacion
A continuacion se describiran modos de realizacion de la presente invencion. Los modos de realizacion se proporcionan con un proposito explicativo y no limitan el alcance de la invencion de la presente solicitud. Por tanto, un experto medio en la materia puede disenar un modo de realizacion en el que uno o varios de todos los componentes sean sustituidos por partes equivalentes y dicho modo de realizacion estara dentro del alcance de la presente invencion.
Modo de realizacion 1
El dispositivo de evaluacion de imagen de acuerdo con la presente invencion puede llevarse a la practica mediante la ejecucion de determinados programas en varios tipos de ordenadores tales como ordenadores de servidor y ordenadores personales.
Aqm, un ordenador hace referencia a una pieza de hardware en la que una CPU ejecuta programas de modo que utiliza una RAM como un area de almacenamiento temporal y/o destino de salida de los resultados del procesamiento, recibe instrucciones de un usuario a traves de un dispositivo de entrada tal como un teclado y un raton, emite los resultados del procesamiento a un dispositivo de salida tal como una pantalla, y se comunica con otros dispositivos a traves de una NIC (tarjeta de interfaz de red, network interface card) para la entrada/salida anterior, y los dispositivos de entrada/salida pueden omitirse si es adecuado.
El disco duro o similar de un ordenador almacena imagenes que van a ser procesadas por la CPU ademas de los programas que son ejecutados por la CPU. En muchos casos, las imagenes son gestionadas por medio de un sistema de archivos y varias bases de datos junto con informacion relativa al fotografo, dfa/hora de la fotograffa, localizacion de la fotograffa, y objeto fotografiado.
Aqm, es posible que multiples ordenadores conectados a traves de redes de comunicacion de ordenador incluyendo internet ejecuten el procesamiento anterior de un modo paralelo, distribuido o concurrente para facilitar el procesamiento del dispositivo de evaluacion de imagen de acuerdo con la presente invencion.
Adicionalmente, el dispositivo de evaluacion de imagen de la presente invencion puede ser realizado aplicando tecnicas de FPGA (matriz de puertas programable in-situ, field programmable gate array) o similares para disenar un circuito electronico de basado en los programas y configurar un circuito electronico dedicado.
(Imagen objetivo de la evaluacion)
Este modo de realizacion evalua la granulosidad (o rugosidad) de una imagen. La imagen objetivo de la evaluacion es una imagen procesable digitalmente obtenida fotografiando un objeto real con una camara digital o escaneando una peffcula u hoja de papel con un escaner.
En la siguiente explicacion, una imagen a tiene una forma rectangular con una anchura de a.W puntos y una longitud de a.H puntos y se expresa mediante un conjunto de a.W x a.H pfxeles para una mejor comprension. Comenzando desde el de la esquina superior izquierda, se hace referencia a las posiciones de los pfxeles como sigue. En otras palabras, el primer elemento de las coordenadas que presenta una posicion de pixel se define en el eje horizontal en la direccion izquierda-a-derecha y el segundo elemento de la misma se define en el eje vertical en la direccion superior-a-inferior.
(0, 0), (1, 0), (2, 0), ..., (a.W -1, 0),
(0, 1), (1, 1), (2, 1), ... (a.W-1, 1),
pixel de una tercera imagen c en la FIG. 4A y al perfil de los
pixel de una tercera imagen c en la FIG. 4B y al perfil de los
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(0, a.H-2), (1, a.H-2), (2, a.H-2), ... (a.W-1, a.H-2),
(0, a.H-1), (1, a.H-1), (2, a.H-1), ... (a.W-1, a.H-1).
Ademas, un valor de pixel de un pixel contenido en la imagen a en las coordenadas (x, y) es denotado mediante a[x,
y].
Cada valor de p^xel se expresa mediante un valor escalar en el caso de una imagen monocromo y mediante un vector tridimensional rojo, verde y azul en el caso de una imagen de color. En este modo de realizacion, se utiliza una expresion digital. Por ejemplo, los valores de pixel son enteros que oscilan entre 0 y 255 en el caso de una imagen monocromo de ocho bits. Los tres valores de pixel rojo, verde y azul son cada uno un entero que oscila entre 0 y 255 en el caso de una imagen de color de 24 bits.
El valor absoluto de la diferencia entre los valores escalares de los valores de pixel se puede utilizar como la distancia entre dos valores de pixel en el caso de una imagen monocromo. En el caso de una imagen de color, se puede usar la distancia entre los vectores de los valores de pixel (la rafz cuadrada de la suma de los cuadrados de las diferencias de los elementos rojo, verde y azul), la distancia al cuadrado (la suma de las diferencias de los elementos rojo, verde y azul), o la distancia Manhattan (el total de los valores absolutos de las diferencias del rojo, verde y azul).
Ademas, se puede usar un esquema que usa imagenes monocromo convertidas desde imagenes en color para la distancia entre los valores de pixel de dos pfxeles contenidos en las imagenes en color. En otras palabras, el valor absoluto de la diferencia en un valor de pixel (valor escalar) entre dos imagenes monocromo convertidas desde dos imagenes en color se usa como la distancia entre los valores de pixel de las dos imagenes en color.
En la siguiente explicacion, la distancia entre dos valores de pixel p y q se denota como I p-q I.
En este modo de realizacion, cada uno de los pfxeles contenidos en una imagen es escaneado. En otras palabras, los pfxeles contenidos en una imagen se disponen segun una lmea.
Como se ha descrito anteriormente, la imagen a tiene un total de a.W x a.H pfxeles. Entonces, las coordenadas de un pixel i (i=0, 1, 2, ..., a.W x a.H-1) despues de que los pfxeles se dispongan en una lmea pueden obtenerse mediante varios esquemas de escaneado segun se describe a continuacion.
Las FIGS. 1A, 1B y 1C son ilustraciones explicativas para explicar las rutas de escaneado de pixel. La siguiente explicacion se realizara con referencia a estas figuras. En estas figuras, una imagen 11 que consiste en 8 x 8 pfxeles es escaneada a lo largo de una ruta 12a, 12b o 12c.
El primer esquema proporciona las coordenadas (i mod a.W, i div a.W) para un pixel i de la imagen a. Aqm, x div y hace referencia a una division de entero (el resultado de dividir x entre y) y x mod y hace referencia al resto de la division del entero (el resto como el resultado de dividir x entre y). Como se muestra en la FIG. 1A, este esquema escanea cada uno de los pfxeles de la imagen 11 a lo largo de la ruta 12a. En otras palabras, primero los pfxeles son escaneados horizontalmente desde el extremo izquierdo al extremo derecho. Cuando se alcanza el extremo derecho, se desciende un punto hacia abajo y entonces se escanean los pfxeles horizontalmente desde el extremo izquierdo al extremo derecho. Este proceso se repite.
Con el segundo esquema, las coordenadas de un pixel i de la imagen a son:
(a) (i mod a.W, i div a.W) cuando i div (a.W x 2) es un numero par, y
(b) (a.W - (i mod a.W) - 1, i div a.W) cuando i div (a.W x 2) es un numero impar.
Como se muestra en la FIG. 1B, este esquema escanea cada uno de los pfxeles de la imagen 11 a lo largo de la ruta 12a. En otras palabras, primero los pfxeles se escanean horizontalmente desde el extremo izquierdo al extremo derecho. Cuando se alcanza el extremo derecho, se desciende un punto hacia abajo y entonces se escanean los pfxeles desde el extremo derecho al extremo izquierdo. Cuando se alcanza el extremo izquierdo, se desciende un punto hacia abajo y entonces se escanean los pfxeles desde el extremo izquierdo al extremo derecho. Este proceso se repite.
El tercer esquema utiliza el escaneado de pseudo-Hilbert tal como se describe en el documento literatura no patente 1. Con el segundo esquema, los pfxeles adyacentes en la direccion vertical de la imagen se separan durante el escaneado. Con este esquema, como se muestra en la FIG. 1C, es mas probable y frecuente que los pfxeles
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adyacentes entre sf en la direccion vertical o la direccion horizontal en la imagen 11 esten proximos en la ruta 12c de escaneado que en el caso de la FIG. 1B.
En la siguiente explicacion, el valor de pixel de un pixel i en una ruta 12 de escaneado de la imagen 11 se denota a(i) para una mejor comprension.
Una serie de diferentes valores de pixel a(0), a(1), a(2), ..., a(a.W x a.H - 1) obtenidos mediante escaneado corresponde a los siguientes valores de pixel en un orden diferente.
a[0,
0], a[1, 0], a[2, 0], . .. a[a.W-1, 0]
a[0,
1], a[1, 1], a[2, 1], . .. a[a.W-1, 1]
a[0,
2], a[1, 2], a[2, 2], . .. a[a.W-1, 2]
a[0,
a.H-2], a[1, a.H-2], a[2, a.H-2], . .. a[a.W-1, a.H-2],
a[0,
a.H-1], a[1, a.H-1], a[2, a.H-1], . .. a[a.W-1, a.H-1],
(Dispositivo de evaluacion de imagenes)
La FIG. 2 es una ilustracion explicativa que muestra la configuracion general del dispositivo de evaluacion de imagenes de acuerdo con este modo de realizacion. La FIG. 3 es un diagrama de flujo que muestra el flujo de control del procedimiento de evaluacion de imagen ejecutado por el dispositivo de evaluacion de imagen. La siguiente explicacion se llevara a cabo con referencia a estas figuras.
Un dispositivo de evaluacion de imagen 101 de acuerdo con este modo de realizacion comprende, como se muestra en la FlG. 2, un desenfocador 102, un diferenciador 103, un escaner 104, un calculador 105, y un emisor 106. Las funciones de estos componentes se realizan a medida que un ordenador ejecuta unos programas dados.
La siguiente explicacion se llevara a cabo suponiendo que el dispositivo de evaluacion de imagen 101 evalua una primera imagen a. Ademas, se supone que se selecciona una de las diferentes rutas de escaneado descritas anteriormente y se aplica a todas las imagenes a procesar.
Aqrn, la informacion sobre la primera imagen a y todas las imagenes a procesar tal como se describira mas adelante se almacena en un medio de almacenamiento tal como un disco duro, se transmite/recibe o distribuye a traves de una red de comunicacion de ordenador, o se almacena en una region de almacenamiento temporal de una RAM o similar para llevar a cabo varios tipos de procesamiento.
Primero, el desenfocador 102 desenfoca la primera imagen a para crear una segunda imagen b en el dispositivo de evaluacion de imagen 101 (paso S301). Aqrn, el desenfocado se lleva a cabo mediante la aplicacion de un denominado filtro de suavizado a la imagen.
Aqrn, la primera imagen a y la segunda imagen b son iguales en anchura y longitud. En otras palabras, se satisfacen las condiciones a.W = b.W y a.H = b.H.
Usando el escaneado anteriormente descrito, un esquema simple de suavizado de los pfxeles de la primera imagen a puede ser como sigue. Por ejemplo, para el suavizado se obtiene la media de pfxeles adyacentes como sigue:
b(i) ^ (a(i) + a(i+1))/ 2, (i = 0, 1, ..., a.W x a.H -2); y
b(i) ^ a(i), (I = a.W x a.H -1)
en el que el sfmbolo “^” significa sustituir.
Adicionalmente, la media ponderada de un pixel y los pfxeles inmediatamente anterior y posterior al mismo se obtiene como sigue para el suavizado:
b(i) ^ a(i), (i = 0);
b(i) ^ (a(i-1) + B x a(i) + a(i+1)) / (B+2), (I = 1,2, ..., W x a.H -2); y b(i) ^ a(i), (I = a.W x a.H -1)
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donde B es una constante positive dada.
El suavizado bidimensional tambien se puede utilizar sin utilizar los esquemas de escaneado anteriormente descritos. Por ejemplo, la media ponderada de un pixel y los pfxeles inmediatamente encima y bajo el mismo y a sus lados derecho e izquierdo se obtiene como sigue para el suavizado:
b[x, y] ^ (a[x-1, y] + a[x+1, y] + a[x, y-1] + a[x, y+1] + B x b [x, y]) / (B+4), (x = 1, 2, ..., a.W -2; y = 1, 2, ..., a.H -2); y
b[x, y] ^ a[x, y], (x =0 o x =a.W-1 o y =0 o y =a.H-1) donde x e y son enteros.
Varios otros esquemas de desenfocado y/o filtros de suavizado de imagen son aplicables al desenfocado de este paso.
Aqm, para obtener el valor de pixel del pixel en una posicion deseada en la segunda imagen b, los esquemas anteriormente descritos hacen referencia al valor de pixel del pixel en la posicion deseada en la primera imagen a y adicionalmente hacen referencia a los valores de pixel alrededor de la posicion deseada para obtener la media. Por tanto, se usan diferentes procedimientos para obtener la media dependiendo de si los alrededores alrededor de una posicion deseada estan todos en la primera imagen a o si alguno de ellos esta fuera de la primera imagen a.
Por ejemplo, el esquema mas simple de entre los esquemas anteriormente descritos obtiene la media entre el valor de pixel en una posicion deseada y el valor de pixel en la siguiente posicion para el desenfocado.
Por tanto, si la posicion deseada esta situada en el ultimo pixel de la segunda imagen b, la siguiente posicion esta fuera de la primera imagen a. Entonces, en tal caso, el valor de pixel del pixel en la ultima posicion de la primera imagen a se utiliza tal como es. Esto aplica a los otros dos esquemas.
La FIG. 4A es una ilustracion explicativa que presenta el perfil de los valores de pixel obtenidos mediante el escaneado de la primera imagen a que es una imagen rugosa que representa el objeto.
La FIG. 4B es una ilustracion explicativa que muestra el perfil de los valores de pixel obtenidos mediante el escaneado de la primera imagen a que es una imagen suave que representa un objeto.
La Fig. 5A es una ilustracion explicativa que representa el perfil de los valores de pixel obtenidos mediante el escaneado de la segunda imagen b correspondiente a la primera imagen a mostrada en la FIG. 4A.
La FIG. 5B es una ilustracion explicativa que presenta el perfil de los valores de pixel obtenidos mediante el escaneado de la segunda imagen b correspondiente a la primera imagen a mostrada en la FIG. 4B.
Se realizara la siguiente explicacion con referencia a estas figuras.
El eje horizontal de las FIGS. 4A, 4B, 5A, y 5B presenta el orden en la ruta de escaneado y el eje vertical de la misma presenta los valores de los pfxeles en este orden. En estas figuras, los valores de pixel son valores escalares.
En la imagen mostrada en la FIG. 4B, los valores de pixel de la primera imagen a cambian bastante suavemente.
Por otro lado, en la imagen mostrada en la FIG. 4A, los valores de pixel de la primera imagen cambian bastante suavemente excepto por algunos picos sobresalientes y valles rehundidos ocasionales.
Estos corresponden a ruido al fotografiar la imagen. Se puede suponer que hay un mayor nivel de granulosidad (o rugosidad) y una menor calidad de imagen a medida que se observa mas ruido.
La FIG. 5A presenta los valores de pixel de la segunda imagen b obtenidos mediante el suavizado de la primera imagen rugosa a de acuerdo con la FIG. 4A y la FIG. 5B presenta los valores de pixel de la segunda imagen b obtenida mediante el suavizado de la primera imagen suave a de acuerdo con la FIG. 4B.
Los valores de pixel en las FIGS. 5A y 5B cambian de manera similar entre sf Esto es debido a que los picos y valles son moderados por el desenfocado.
Ademas, el cambio en el valor de pixel en las FIGS. 5A y 5B es similar al cambio en la primera imagen a de las FIGS. 4A y 4B como un todo.
Los valores de pixel se anaden, restan, multiplican y/o dividen segun el mismo modo de calculo que valores
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escalares y valores de vector ordinarios. Sin embargo, si los elementos se normalizan a valores enteros, la primera imagen a y la segunda imagen b pueden hacerse del mismo tamano.
Entonces, el diferenciador 103 crea una tercera imagen c que presenta la diferencia entre la primera imagen a y la segunda imagen b (paso S302).
La diferencia entre la primera imagen a y la segunda imagen b se expresa mediante la distancia entre los valores de imagen situados en la misma posicion en las imagenes. Aqrn, la tercera imagen c es igual a la primera imagen a y la segunda imagen b en longitud y anchura:
a.W = b.W = c.W, a.H = b.H = c.H
La tercera imagen c puede crearse mediante el escaneado de los pfxeles a lo largo de las rutas anteriormente descritas y obteniendo los valores de pixel de la tercera imagen c como sigue:
c(i) ^ I b(i) - a(i) I, (I = 0, 1, 2, ..., a.W x a.H - 1).
Sin embargo, los pfxeles pueden manipularse basandose unos en otros. Por ejemplo, los pfxeles pueden manipularse a lo largo de las filas o columnas dentro de la imagen como sigue:
C[x, y] ^ I b[x, y] -a[x, y] I, (x = 1, 2, ..., a.W - 1; y = 0, 1, ..., 1.H - 1)
Las FIGS. 6A y 6B son ilustraciones esquematicas que presentan el perfil de los valores de pixel de la tercera imagen c correspondientes al perfil de los valores de pixel de la primera imagen a mostrada en las FIGS: 4A y 4B y al perfil de los valores de pixel de la segunda imagen b mostrada en las FIGS. 5A y 5B. Se proporciona la siguiente explicacion con relacion a estas figuras.
La tercera imagen c representada en la FIG. 6B se crea a partir de la siguiente primera imagen suave a, en la que casi no aparecen picos y valles correspondientes a ruido y los valores de pixel son iguales o casi iguales a cero.
Por otro lado, la tercera imagen c representada en la FIG. 6A se crea a partir de la primera imagen rugosa a, en la que quedan algunos picos y valles que sobresalen correspondientes al ruido. Sin embargo, los valores de pixel son iguales o casi iguales a cero cuando no hay ruido.
Entonces, la presente invencion utiliza la entropfa para usar el grado en que sobresalen y permanecen como el valor de evaluacion.
Para hacer esto, el escaner 104 escanea cada uno de los pfxeles contenidos en la tercera imagen c y obtiene la probabilidad de ocurrencia de la diferencia en valor de pixel entre pfxeles adyacentes (paso S303).
De nuevo, aqrn los pfxeles pueden ser escaneados a lo largo de las filas o las columnas segun se ha descrito anteriormente o a lo largo de un camino en secuencia segun se describe mas adelante. Para obtener la probabilidad de ocurrencia de la diferencia en valor de pixel, en primer lugar, se debe obtener la frecuencia de cada valor de pixel. Se prepara una matriz t para almacenar la frecuencia. La matriz t puede ser una matriz monodimensional o una matriz asociativa. Se utiliza la notacion t[x] para acceder a cada elemento de la matriz t
Aqrn, si la matriz t es una matriz monodimensional ordinaria, el numero de elementos puede establecerse para que se ajuste al posible valor maximo DMAX de la distancia entre los valores de pixel mas uno.
Por ejemplo, cuando la primera imagen a y la segunda imagen b son imagenes monocromo de ocho bits, cada valor de pixel esta en un rango de 0 a 255. Si el valor absoluto de la diferencia en valor de pixel se utiliza como la distancia, cada elemento de la tercera imagen c esta en un rango desde 0 a 255, lo que significa una imagen monocromo de ocho bits; entonces, DMAX = 255.
Cuando la primera imagen ay la segunda imagen b son imagenes en color de 24 bits y la suma al cuadrado de las diferencias en valor de pixel de los elementos se utiliza como distancia,
DMAX = 255 x 255 x 3 = 195075.
Para obtener la frecuencia, cada uno de los elementos de la matriz t debe tener un valor inicial de 0. Por tanto, cuando la matriz t es una matriz monodimensional, se debe ejecutar lo siguiente antes de contar la frecuencia:
T[d] ^ 0, (d = 0, 1, ..., DMAX)
Adicionalmente, la matriz t puede ser una matriz asociativa que utiliza el hash o similar. La diferencia en valor de pixel es mayormente casi igual a cero; por tanto, el uso del hash o similar permite un uso mas eficiente de la
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memoria. En tal caso, el valor por defecto de cada uno de los elementos de la matriz t se ajusta a cero.
Aqm, cada uno de los elementos t[x] de la matriz t debena poder almacenar el valor maximo de la distancia entre valores de pixel.
Cuando la primera imagen a es una imagen monocromo de ocho bits, los valores de pixel de la primera, segunda y tercera imagenes a, b y c se expresan mediante un valor entero que oscila desde 0 a 255. Entonces, es suficiente con asignar una region de un byte para cada elemento de la matriz que expresa los mismos.
Por otro lado, el tamano de la imagen puede variar enormemente. Al igual que para tamanos de imagen frecuentemente utilizados, tanto la anchura como la altura pueden expresarse mediante un entero de dos bytes. Entonces, es suficiente con asignar una region de cuatro bytes par cada elemento de la matriz t.
El procedimiento mas simple para obtener la frecuencia consiste en contar a lo largo de una ruta como sigue:
t[c(i)]^ t[c(i)] + 1, (I = 0, 1, ..., a.W x a.H - 1)
Aqm, la tercera imagen c puede considerarse que es una matriz monodimensional cuando se escanea a lo largo de un camino y corresponde a una matriz bidimensional cuando se observa como una imagen ordinaria. Por tanto, son aplicables varias tecnicas para contar la distribucion de los valores de los elementos de la matriz en paralelo o concurrentemente.
Una vez se ha obtenido la frecuencia del pixel que tiene una diferencia en valor de pixel de d en cada elemento t[d] de la matriz t, la probabilidad de ocurrencia p(d) de la diferencia d se calcula como sigue:
p(d) = t[d] / (a.W x a.H)
Entonces, el calculador 105 calcula una entropfa E a partir de las respectivas probabilidades de ocurrencia p(d) de las diferencias obtenidas para cada diferencia d (paso S304).
Aqm, el conjunto de valores enteros que aparece como valores de pixel de la tercera imagen c (las diferencias en valor de pixel entre la primera imagen a y la segunda imagen b) se denota mediante llaves (t). En otras palabras, t[d] > 0 cuando d e llaves (t) se satisface, y t[d] = 0 cuando d e llaves (t) no se satisface:
llaves (t) = { d I d e{0, 1, ..., DMAX}, t[d] > 0 }
Entonces la entropfa E puede calcularse como sigue:
E ^dellaves(t) p(d) x log (p(d))
El calculo usado en los pasos S301 a S303 puede realizarse con enteros. Sin embargo, se utiliza un calculo de punto decimal flotante o punto decimal fijo para calcular la entropfa porque el calculo del log() implica el logaritmo natural o el logaritmo comun.
Finalmente, el emisor 106 emite la entropfa E como el valor de evaluacion de la granulosidad (o rugosidad) de la primera imagen a (paso S305).
Como se ha descrito anteriormente, cuando la primera imagen a es una imagen rugosa, aparecen picos y valles en los valores de pixel. Entonces, pueden aparecer muchos valores de pixel diferentes de cero en la tercera imagen c. Por tanto, la entropfa E calculada segun se ha descrito anteriormente es mayor. Por tanto, la entropfa E puede utilizarse como un indicador de la granulosidad (o rugosidad) de una imagen.
El documento de literatura de patente 1 compara una imagen objetivo de la evaluacion con la imagen original para obtener la granulosidad (o rugosidad) de la imagen objetivo de la evaluacion. Por otro lado, este esquema obtiene la granulosidad (o rugosidad) de una primera imagen objetivo de la evaluacion a solo a partir de la primera imagen a.
En otras palabras, este esquema puede calcular adecuadamente la granulosidad (o rugosidad) de una imagen objetivo de la evaluacion incluso si no hay imagen original a la que hacer referencia.
Aqm, el esquema anteriormente descrito es casi el mismo que el esquema de extraccion del contorno de un objeto representado en una imagen. Entonces, la entropfa calculada se hace mayor ya que el objeto fotografiado en la primera imagen tiene una forma compleja.
Sin embargo, los componentes de la entropfa que se obtienen a partir del grado de complejidad de la forma de un objeto estan casi al mismo nivel en la comparacion de granulosidad (o rugosidad) entre dos imagenes fotograficas
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del mismo objeto.
Ademas, incluso en el caso de imagenes que comprenden diferente numero de p^xeles, los componentes de entrc^a que se obtienen de un objeto que se esta representando estan en el mismo nivel siempre que el objeto ocupe cada imagen segun la misma relacion de area.
Por tanto, la granulosidad (o rugosidad) puede compararse facilmente entre dos imagenes mediante la comparacion de la entropfa obtenida a partir de las dos imagenes tal cual.
El modo de realizacion anteriormente descrito crea a partir de la primera imagen a la segunda imagen b que es una imagen desenfocada de la primera imagen a y la tercera imagen c que presenta la diferencia entre la primera imagen a y la segunda imagen b, y cuenta la frecuencia de ocurrencia de cada valor de pixel en la tercera imagen c. Por tanto, se permite un calculo a alta velocidad mediante el uso de una CPU o co-procesador que tiene hardware de calculo multimedia que desenfoca una imagen y obtiene la diferencia.
Por otro lado, el valor c(i) de pixel es la distancia entre b(i) y a(i) y b(i) puede obtenerse a partir de valor de pixel de un pixel cercano a un pixel i en la primera imagen a. Por tanto, es posible eliminar la region de almacenamiento de imagen para almacenar la segunda imagen b y la tercera imagen c y reducir el uso de memoria mediante la obtencion directa de cada c(i) a partir de valor de pixel necesario de un pixel en la primera imagen a y la actualizacion de la matriz t con el valor obtenido.
Para comparar la calidad entre imagenes de diferentes tamanos, los esquemas de la tecnica anterior tienen que convertir las imagenes al mismo tamano. Sin embargo, el modo de realizacion anteriormente descrito puede comparar la granulosidad (o rugosidad) de la imagen mediante el escaneado de todos los pfxeles y el desenfocado de la imagen sin tratar directamente con el tamano de la imagen.
Un esquema que se emplea de manera extensiva con los filtros de desenfocado bidimensional de la tecnica anterior hace referencia a los valores de pixel de los pfxeles vecinos sobre D puntos encima, debajo, y a la derecha e izquierda de una posicion deseada, en concreto los valores de pixel de (2 x D + 1) x (2 x D + 1) pfxeles, para obtener la media ponderada. Por tanto, algunos filtros hacen los lfmites exteriores de la segunda imagen b mas pequenos que la primera imagen a por D puntos. Algunos filtros cambian el rango de region de una imagen dentro de la cual se calcula la media para no cambiar los lfmites exteriores de una imagen en anchura y altura antes y despues del desenfocado.
Este ultimo filtro de desenfocado bidimensional puede utilizarse con el modo de realizacion anteriormente descrito tal cual. Por otro lado, para utilizar el filtro anterior de desenfocado bidimensional con el modo de realizacion anteriormente descrito, se puede utilizar uno de los siguientes esquemas:
(a) despues del desenfocado, se quitan D puntos de los bordes exteriores de la primera imagen a en la parte superior, inferior, derecha e izquierda para hacer la primera imagen a igual a la segunda imagen b en tamano; o
(b) se supone que los pfxeles correspondientes a D puntos en los bordes exteriores de la segunda imagen b tienen los mismos valores de pixel que los de la primera imagen a.
Con el esquema anterior (a), los pfxeles que corresponden a D puntos en los bordes exteriores se presentan en la primera imagen a pero estan ausentes en la segunda imagen b. Entonces, el esquema (a) anterior ignora los bordes exteriores en el calculo de la entropfa.
Por otro lado, el esquema (b) anterior trata los valores de pixel de los pfxeles correspondientes a D puntos en los bordes exteriores como si fueran iguales entre la primera imagen a y la segunda imagen b.
En general, se muestra el fondo y los bordes exteriores de una imagen en muchos casos no contienen informacion importante. Ademas, en la comparacion entre el numero de pfxeles correspondientes a D puntos en los bordes exteriores y el numero de los otros pfxeles, este ultimo es extremadamente alto. Por tanto, incluso si se usa el esquema anterior (a) o (b), se puede obtener un resultado satisfactorio como un indicador para evaluar la granulosidad (o rugosidad) de una imagen.
En el modo de realizacion anteriormente descrito, el valor de pixel de cada pixel de la tercera imagen presenta la diferencia en valor de pixel entre los pfxeles en la misma posicion en las imagenes primera y segunda. Sin embargo, la correspondencia posicional puede modificarse arbitrariamente. En otras palabras, la diferencia en valor de pixel en cada posicion entre la primera y la segunda imagen puede expresarse mediante el pixel en la misma posicion en la tercera imagen; sin embargo, no es necesario que sea la misma posicion.
Por ejemplo, la diferencia entre pfxeles en cada posicion en la primera y segunda imagenes puede almacenarse en el pixel en la tercera imagen en la posicion especular o invertida con respecto de esa posicion.
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En cualquier caso, como una posicion de p^xel de la tercera imagen esta dada, se determina la posicion de p^xel correspondiente en la primera y segunda imagenes.
Por tanto, en general, el valor de pixel de cada pixel en la tercera imagen presenta la diferencia en valor de pixel entre los pfxeles en la primera y la segunda imagenes en la posicion correspondiente a ese pixel.
Modo de realizacion 2
En un centro comercial electronico donde muchos propietarios de tiendas exhiben el mismo producto, en muchos casos los propietarios de tiendas preparan imagenes fotograficas del producto.
Estas imagenes incluyen imagenes preparadas por el fabricante del producto con antelacion, imagenes fotograficas tomadas por los propietarios de las tiendas con camaras digitales, e imagenes modificadas por los propietarios de las tiendas donde se anade informacion tal como un eslogan, logotipo de la tienda, o precio.
Por otro lado, cuando el usuario de un centro comercial electronico busca un producto, en muchos casos se muestran imagenes del producto en una lista de resultados. En tal caso, algunas veces es deseable que el producto y un propietario de tienda que exhibe el producto se combinen como un resultado de busqueda y se muestre al usuario una imagen representativa del producto.
El esquema de evaluacion de imagen de acuerdo con el modo de realizacion anteriormente descrito puede utilizarse para elegir adecuadamente una imagen representativa que muestra el producto cuando se han preparado varias imagenes que representan el producto.
En otras palabras, una imagen menos rugosa presumiblemente hace que el usuario vea mas facilmente el producto e induce al usuario a favor del mismo.
Ademas, en el caso de que el propietario de la tienda realice tareas de edicion tales como la adicion de un eslogan, la imagen se vuelve mas rugosa. Por tanto, presumiblemente, se puede obtener facilmente una imagen de una copia fiel del producto actual sin editar de entre imagenes menos rugosas.
El dispositivo de seleccion de imagen de acuerdo con este modo de realizacion selecciona dicha imagen. Aqrn, el dispositivo de seleccion de imagen es aplicable para seleccionar cualquier imagen de entre multiples imagenes para cualquier proposito. Por ejemplo, el dispositivo de seleccion de imagen es aplicable a la seleccion automatica de la mejor imagen fotografica despues de que el usuario haya fotografiado sucesivamente un objeto muchas veces, o a la seleccion de una imagen de fotograma que representa la imagen de video de entre las imagenes de fotograma de la imagen de video creada mediante la disposicion de varias imagenes de fotograma en secuencia.
El dispositivo de seleccion de imagen puede llevarse a la practica mediante un ordenador que ejecuta unos programas dados tal como el dispositivo de evaluacion de imagen 101 descrito anteriormente, o puede montarse como un circuito electronico usando la FPGA o similar.
La FIG. 7 es una ilustracion explicativa que muestra la configuracion general del dispositivo de seleccion de imagen de acuerdo con este modo de realizacion. La FIG. 8 es un diagrama de flujo que muestra el flujo de proceso del procedimiento de seleccion de imagen ejecutado por el dispositivo de seleccion de imagen. Se realizara la siguiente explicacion con referencia a estas figuras.
Como se muestra en la FIG. 7, un dispositivo de seleccion de imagen 601 comprende un receptor 602, un adquiridor 603, y un selector 604.
Cuando el dispositivo de seleccion de imagen 601 es llevado a la practica mediante un ordenador que ejecuta unos programas dados, en primer lugar, el receptor 602 recibe multiples imagenes que muestran un unico objetivo cuando los programas han comenzado (paso S701).
Aqrn, las multiples imagenes se almacenan tipicamente en un disco duro. Sin embargo, pueden adquirirse las multiples imagenes a traves de redes de comunicacion por ordenador en secuencia.
Entonces, el adquiridor 603 adquiere el valor de evaluacion de la granulosidad (o rugosidad) de cada una de las multiples imagenes recibidas del dispositivo de evaluacion de imagen 101 anteriormente descrito (paso S702).
Como se ha descrito anteriormente, el dispositivo de evaluacion de imagen 101 anteriormente descrito puede evaluar la granulosidad (o rugosidad) de cada imagen independientemente sin comparacion con la imagen original o con otras imagenes. Por tanto, los valores de evaluacion de granulosidad (o rugosidad) pueden calcularse en paralelo o concurrentemente.
Finalmente, el selector 604 selecciona la imagen con la menor rugosidad o una imagen con la minima entropfa de
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entre las multiples imagenes recibidas basandose en los valores de evaluacion de granulosidad (o rugosidad) adquiridos (paso S703), y el procedimiento termina.
Como se ha descrito anteriormente, la granulosidad (o rugosidad) obtenida es la entropfa de las partes no suaves de la imagen. La entropfa aumenta cuando la imagen contiene mucho ruido o cuando la imagen tiene nueva informacion sobrescrita (por ejemplo, una imagen de una cadena de caracteres de un eslogan).
Por tanto, la seleccion de la imagen con la menor rugosidad da como resultado la seleccion de una imagen que muestra el objetivo fotografiado de una manera tan facilmente distinguible y fiel como es posible.
Como se ha descrito anteriormente, este modo de realizacion hace posible seleccionar adecuadamente una imagen representativa de entre multiples imagenes con un simple calculo.
Lista de sfmbolos de referencia
101 Dispositivo de evaluacion de imagen
102 Desenfocador
103 Diferenciador
104 Escaner
105 Calculador
106 Emisor
601 Dispositivo de seleccion de imagen
602 Receptor
603 Adquiridor
604 Selector

Claims (8)

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    REIVINDICACIONES
    1. Un dispositivo de evaluacion de imagen, que comprende:
    un desenfocador que crea una segunda imagen mediante el desenfocado de una primera imagen; un diferenciador que crea una tercera imagen que presenta una diferencia en valor de pixel de cada pixel entre la primera imagen y la segunda imagen;
    un escaner que escanea pfxeles contenidos en la tercera imagen, obteniendo diferencias en valor de pixel entre pfxeles adyacentes, y obteniendo probabilidades respectivas de ocurrencia de las diferencias obtenidas;
    un calculador que calcula una entropfa a partir de las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas; y
    un emisor que emite la entropfa como un valor de evaluacion de una granulosidad de la primera imagen.
  2. 2. El dispositivo de evaluacion de imagen de acuerdo con la reivindicacion 1, donde:
    el escaner escanea los pfxeles contenidos en la tercera imagen desde izquierda a derecha y desde la parte superior a la parte inferior.
  3. 3. El dispositivo de evaluacion de imagenes de acuerdo con la reivindicacion 1, donde:
    el escaner escanea los pfxeles contenidos en la tercera imagen junto con una curva de rellenado de
    espacio.
  4. 4. El dispositivo de evaluacion de imagen de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, donde:
    un valor de pixel de cada pixel contenido en la tercera imagen es una distancia entre un valor de pixel en una posicion de ese pixel en la primera imagen y un valor de pixel en una posicion de ese pixel en la segunda imagen en un espacio de color dado.
  5. 5. El dispositivo de evaluacion de pixel de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4, donde:
    la diferencia en valor de pixel entre los pfxeles adyacentes es una distancia entre valores de pixel de los pfxeles adyacentes en un espacio de color dado.
  6. 6. Un dispositivo de seleccion de imagen, que comprende:
    un receptor que recibe multiples imagenes que representan un objeto;
    un adquiridor que adquiere un valor de evaluacion de una granulosidad de cada una de las imagenes recibidas desde el dispositivo de evaluacion de imagen de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5; y
    un selector que selecciona la imagen con la menor rugosidad de entre las multiples imagenes recibidas basandose en los valores de evaluacion de granulosidad adquiridos.
  7. 7. Un procedimiento de evaluacion de imagen ejecutado por un dispositivo de evaluacion de imagen que comprende un desenfocador, un diferenciador, un escaner, un calculador, y un emisor, que comprende:
    un paso de desenfocado en el que el desenfocador crea una segunda imagen mediante el desenfocado de una primera imagen;
    un paso de diferenciacion en el que el diferenciador crea una tercera imagen que presenta una diferencia en valor de pixel de cada pixel entre la primera imagen y la segunda imagen;
    un paso de escaneado en el que el escaner escanea pfxeles contenidos en la tercera imagen, obtiene diferencias en valor de pixel entre pfxeles adyacentes, y obtiene las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas;
    un paso de calculo en el que el calculador calcula una entropfa a partir de las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas; y
    un paso de emision en el que el emisor emite la entropfa como un valor de evaluacion de una granulosidad de la primera imagen.
  8. 8. Un programa de evaluacion de imagen que permite que un ordenador funcione como:
    un desenfocador que crea una segunda imagen mediante el desenfocado de una primera imagen; un diferenciador que crea una tercera imagen que presenta una diferencia en valor de pixel de cada pixel entre la primera imagen y la segunda imagen;
    un escaner que escanea pfxeles contenidos en la tercera imagen, obteniendo diferencias en valor de pixel entre pfxeles adyacentes, y obteniendo probabilidades respectivas de ocurrencia de las diferencias obtenidas;
    un calculador que calcula una entropfa a partir de las respectivas probabilidades de ocurrencia de las diferencias obtenidas; y
    un emisor que emite la entropfa como el valor de evaluacion de una granulosidad de la primera imagen.
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