Procesamiento de imágenes y visión computacional

Visión por computador (o interpretación de imágenes) representa un sub-area de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo el análisis y la interpretación de la información visual. La comprensión de la imagen se considera como un proceso que parte en una imagen o secuencia de imágenes (por ejemplo, proyecciones 2D de una escena estática o dinámica) y termina en una descripción interna de la escena. Los problemas de la interpretación de imágenes son el núcleo de los esfuerzos actuales para permitir hacer una máquina que tenga interacciones "inteligentes" con su entorno. Los sensores se utilizan para obtener información de su entorno 3D que puede ocurrir en forma de lenguaje natural, imágenes, sonidos, etc.. Esta información se procesa con el fin de llegar a las diferentes formas de representación interna, permitiendo que la máquina interactúe con el medio ambiente, ya sea en forma lingüística o por alguna acción del robot. Las representaciones internas forman el "conocimiento" o los "modelos" de la visión por computador basada en el conocimiento. De acuerdo a la metodología convencional, la complejidad de los pasos del proceso se domina mediante la formulación y el estudio de cada problema cognitivo en tres niveles independientes entre sí, los niveles de la teoría computacional, algoritmos e implementación(Marr D. 1982. Vision).