ETAPAS FUNDAMENTALES DEL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES

Top PDF ETAPAS FUNDAMENTALES DEL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES:

Suavizado de imágenes digitales mediante procesamiento a nivel de subpíxel

Suavizado de imágenes digitales mediante procesamiento a nivel de subpíxel

Los métodos de procesamiento a nivel de subpíxel en técnicas de súper-resolución aprovechan el desarrollo alcanzado a partir de eficientes métodos de interpolación. Actualmente existen varios algoritmos en uso para la interpolación de imágenes digitales. Algunos de los algoritmos de interpolación comunes son el vecino más próximo, bilineal y bicúbica. Otros algoritmos de interpolación como Catmull-Rom y el Mitchell-Netravali generan una mejor calidad de imagen. El algoritmo Lanczos utiliza la función de ventana de sincronismo con 2 lóbulos, 3 lóbulos o 4 lóbulos para aplicar la interpolación. Estos algoritmos utilizan interpoladores de orden superior que tienen más píxeles circundantes en cuenta, y por lo tanto también requieren más tiempo de cálculo, y retienen la mayor parte de los detalles de la imagen después de una interpolación. Son extremadamente útiles cuando la imagen requiere múltiples traslaciones, rotaciones o distorsiones geométricas en pasos separados. No obstante, a pesar de que estos algoritmos funcionan bien, requieren un largo tiempo de procesamiento debido a su complejidad. Esto es intolerable para su utilización en el procesamiento de grandes volúmenes de imágenes, como las que surgen de los BSE-SEM.
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Estimación robusta en modelos ARMA bidimensionales. Aplicación al procesamiento de imágenes digitales

Estimación robusta en modelos ARMA bidimensionales. Aplicación al procesamiento de imágenes digitales

iii) El tipo de contaminación AO es útil para analizar y modelar distorsiones en imágenes ópticas tal como se describe en Ponomarenko et al (2015). 1.6.4. Expresividad del modelo AR-2D Muchos de los escenarios reales que se nos presentan a diario son naturalmente ricos en cuanto a textura, nivel de gris, brillo y color; por ejemplo, las imágenes satelitales de campos cultivados y de concentraciones de población, muestran una gran diversidad de matices en lo que a textura se reere. Lo mismo sucede con las imágenes de regiones geográcas que permiten la confección de mapas y, en general, con casi todas las fotografías de la tierra. Esta diversidad de texturas que se observa en los escenarios reales conduce a que en el estudio y modelización de imágenes se deba recurrir a modelos expresivos, capaces de representar con pocos parámetros la riqueza y diversidad de los escenarios captados por las imágenes. Entre los modelos para imágenes más utilizados por reunir ambas condiciones, se destacan los modelos AR-2D, por lo cual vienen siendo utilizados exitosamente en diferentes contextos para la representación y procesamiento de imágenes digitales (Baran et al (2004), Vallejos and García-Donato (2006), Bustos et al (2009), Quintana et al (2011), Zielinski et al (2010), Yao and Brockwell (2006), Sadabadi et al (2009)). En la siguiente sección intentamos mostrar la expresividad de estos modelos, a partir de la simulación en R de variantes de un modelo AR-2D con tres parámetros:
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1. Procesamiento de imágenes digitales.

1. Procesamiento de imágenes digitales.

Si hacemos otra clasificación de las señales atendiendo a la naturaleza de su variable dependiente (amplitud) y su variable independiente (generalmente el tiempo) tendremos,[r]

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Procesamiento y Análisis de Imágenes Digitales

Procesamiento y Análisis de Imágenes Digitales

• Adquisici´ on de im´ agenes (Image Acquisition) • Procesamiento de im´ agenes (Image Processing) • An´ alisis de im´ agenes (Image Analysis).. • Comprensi´ on de im´ agenes (Image Unde[r]

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Procesamiento y Análisis de Imágenes Digitales

Procesamiento y Análisis de Imágenes Digitales

Si bien es cierto el tema de este curso es el procesamiento y an´ alisis de im´ agenes digitales, la selecci´ on de algoritmos para una aplicaci´ on es usualmente dependiente del proceso que produce las imagenes a tratar y todos los elementos involucrados en ´ el. Es un hecho cono- cido que la complejidad algor´ıtmica para alcanzar un determinado objetivo es usualmente inversamente proporcional al nivel de control en el proceso de formaci´ on de las im´ agenes; es decir, mientras m´ as restringida sea la variabilidad de los factores que intervienen en la formaci´ on de una imagen, m´ as sencillo ser´ a encontrar una secuencia de pasos de proce- samiento que extraigan la informaci´ on deseada. En este cap´ıtulo se analiza este proceso en detalle, culminando con las representaciones y conceptos fundamentales de im´ agenes digitales.
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Procesamiento y análisis de imágenes digitales II

Procesamiento y análisis de imágenes digitales II

•En la codificación por transformación, se utiliza una transformada lineal, reversible, para hacer corresponder la imagen con un conjunto de coeficientes de la transformada, que despué[r]

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AIDA - software para procesamiento de imágenes digitales

AIDA - software para procesamiento de imágenes digitales

En el desarrollo de una aplicación de calidad empresarial se necesita, además de tiempo, equipos de personas que aporten diferentes perspectivas durante las etapas iniciales del proceso de desarrollo y vayan documentando las ideas y las decisiones. Las ideas porque a veces en los procesos se vuelve sobre ideas que ya se habían desechado en favor de otras y se pierde tiempo valioso. Las decisiones porque en el diseño se debe plasmar cada decisión hecha durante el análisis. Un programa es inicialmente una idea en la mente de varias personas, cada una tiene su propia versión, es útil hacer diagramas de la interfaz de usuario para ir unificando la imagen de todos.
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Optimización de la ecualización del histograma en el procesamiento de imágenes digitales

Optimización de la ecualización del histograma en el procesamiento de imágenes digitales

El departamento de ingeniería de la Universidad Nacional de la Matanza está embarcado en un proyecto de procesamiento de imágenes y visión por computadora. En lo inmediato, una de las aplicaciones a que se encuentra abocado es la inspección de materiales por métodos ópticos. Ante la eventualidad de obtener imágenes de bajo rango dinámico, que desde el punto de vista visual significa bajo contraste de la imagen, es necesario disponer de técnicas computacionales que resuelvan el problema. El procedimiento mas sencillo descripto en la literatura técnica consiste en la ecualización del histograma de la imagen. Esta técnica es aplicable en forma directa a imágenes en tonos de grises. También se puede utilizar en imágenes en color, si se aplica en el plano de luminancia o intensidad, según el modelo de color elegido.
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Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Pues, una imagen digital, sea en tonos de gris o a colores, proviene de diferentes escenarios tales como del sector médico, educativo, militar, comercial, climatológico, entre otros. Donde es probable encontrar cambios bruscos de intensidades de gris, ausencia de colores primarios, textura irregular, ruido gaussiano, entre otras situaciones. Particularmente, para el caso del sector médico, existen imágenes de tomografía axial computarizada, gammagrafía, ecografía, etc, que requieren ser analizadas por un computador para alcanzar o apoyar al diagnóstico del profesional médico ante una situación de interés. Para ello, el computador requiere de una aplicación informática personalizada, que a su vez debe de haber sido desarrollada utilizando algoritmos matemáticos para procesar imágenes digitales. Como parte de ese algoritmo matemático también se requiere del uso de un operador morfológico particular según la naturaleza de la imagen, como por ejemplo para identificar los tipos de bacterias a partir de la forma personalizada que estas presentan.
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PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Procesamiento de Imágenes Digitales"

PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Procesamiento de Imágenes Digitales"

Esta asignatura optativa de 4º justifica su presencia en el grado ya que pretende proporcionar a los estudiantes una sólida y necesaria fundamentación matemática, algorítmica y computacional en el campo de la imagen digital, capacitando al futuro egresado ingeniero informático: (a) a desarrollar aplicaciones informáticas específicas de imagen digital, proporcionándole una amplia variedad de herramientas algorítmicas y computacionales de almacenamiento, representación, realce, segmentación, procesamiento, reconocimiento, gestión, validación de software y registro de imágenes; (b) a poder leer, comprender y generar informes técnicos y proyectos I+D+i en imagen digital.
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Optimización de la ecualización del histograma en el procesamiento de imágenes digitales

Optimización de la ecualización del histograma en el procesamiento de imágenes digitales

1 Introducción El departamento de ingeniería de la Universidad Nacional de la Matanza está embarcado en un proyecto de procesamiento de imágenes y visión por computadora. En lo inmediato, una de las aplicaciones a que se encuentra abocado es la inspección de materiales por métodos ópticos. Ante la eventualidad de obtener imágenes de bajo rango dinámico, que desde el punto de vista visual significa bajo contraste de la imagen, es necesario disponer de técnicas computacionales que resuelvan el problema. El procedimiento mas sencillo descripto en la literatura técnica consiste en la ecualización del histograma de la imagen. Esta técnica es aplicable en forma directa a imágenes en tonos de grises. También se puede utilizar en imágenes en color, si se aplica en el plano de luminancia o intensidad, según el modelo de color elegido.
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USO DE SOFTWARE PARA EL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES PARA LA DEFINICIÓN DE CUENCAS HIDROGRÁFICAS

USO DE SOFTWARE PARA EL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES PARA LA DEFINICIÓN DE CUENCAS HIDROGRÁFICAS

Para realizar la tarea de definición de una cuenca, se necesita lo siguiente: software de obtención de imágenes; imagen satelital del área de estudio; software de análisi[r]

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Estudio morfométrico del concentrado de pirolusita mediante el procesamiento de imágenes digitales

Estudio morfométrico del concentrado de pirolusita mediante el procesamiento de imágenes digitales

Si la información que queremos asociar a la imagen es más amplia que la descrita anteriormente, lo más aconsejable es utilizar un sistema de base de datos que permita incorporar y visualizar imágenes. Con estos sistemas podemos tener perfectamente organizadas las imágenes y un gran número de información relevante de las mismas, desde las condiciones de preparación de la muestra, a datos de adquisición, fecha de procesado, datos del operador y cualquier otro dato de la muestra. La ventaja principal de la base de datos es que nos permite ordenar y hacer búsquedas personalizadas de imágenes en función de cada uno de los campos que tengamos definidos. Así podemos buscar todas las imágenes de un mismo espécimen, tratadas con un mismo marcaje, procesadas por un mismo operador, etc.
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Revisión LOS MOMENTOS DE KRAWTCHOUK Y TCHEBICHEF Y SUS APLICACIONES EN EL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES

Revisión LOS MOMENTOS DE KRAWTCHOUK Y TCHEBICHEF Y SUS APLICACIONES EN EL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES

En este artículo se brinda una visión de los polinomios ortogonales discretos de Krawtchouk y Tchebichef, los cuales tienen disímiles aplicaciones en el trabajo con imágenes digitales. Se comienza dando una breve introducción histórica y seguidamente se resume la teoría de estos polinomios. Finalmente se presenta un breve apartado con algunas de las aplicaciones más significativas de estos polinomios en el trabajo con imágenes digitales.

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ESTIMADOR DE REQUERIMIENTO ALIMENTICIO PARA MASCOTAS CANINAS A TRAVÉS DEL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES

ESTIMADOR DE REQUERIMIENTO ALIMENTICIO PARA MASCOTAS CANINAS A TRAVÉS DEL PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES

PALABRA CLAVE Mascota, perro, procesamiento de imágenes. ABSTRACT It is an undeniable reality that food influences greatly people’s health and we can assume that the same happens in the case of our pets, such as dogs or other animals under our responsibility. Because of the need for an appropriate diet and due to the absence of automated tools, we propose to create a photo image analyzer to determine an estimate of dog dietary requirement based on pictures and information on the breed and age of the animal. We know that the extraction of information through image processing techniques is a very useful and constantly changing field.
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Estimación automática de la medida de ocupación de playas mediante procesamiento de imágenes digitales

Estimación automática de la medida de ocupación de playas mediante procesamiento de imágenes digitales

Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones.
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Estudio de técnicas de reconfiguración parcial dinámica de FPGAs: aplicación al procesamiento de imágenes digitales

Estudio de técnicas de reconfiguración parcial dinámica de FPGAs: aplicación al procesamiento de imágenes digitales

El interfaz de cada banco de memoria SRAM entre la FPGA y el PCI está controlado por “QuickSwitches” que actúan como cuatro multiplexores independientes, uno por banco, para permitir q[r]

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Implementación de filtros morfológicos utilizados en el procesamiento de imágenes digitales en un dispositivo lógico programable

Implementación de filtros morfológicos utilizados en el procesamiento de imágenes digitales en un dispositivo lógico programable

Resumen: Se presenta la implementación en un dispositivo lógico programable (PLD) de filtros morfológicos utilizados para la reducción de ruido y detección de bordes en una imagen digital. El dispositivo lógico programable utilizado es la FPGA XCV-800 Virtex contenida en la placa de desarrollo XSV-800 perteneciente a la compañía XESS Corp. El diseño está concebido en dos secciones principales, la primera que abarca la interfaz programada en el paquete computacional LabVIEW y la segunda que corresponde a la descripción en VHDL de los componentes a ser implementados en la FPGA. Los filtros morfológicos se implementaron de manera eficiente en la FPGA, debido a que estos dispositivos permiten ejecutar procesamiento de manera concurrente. La elección de los filtros morfológicos, sin duda fue la más acertada y pueden utilizarse en lugar de los filtros lineales estándar, ya que mientras los filtros lineales suelen distorsionar la forma geométrica subyacente de la imagen, los morfológicos generalmente la dejan intacta. Los resultados obtenidos en el procesamiento de las imágenes fueron totalmente satisfactorios en cuanto a resolución, nitidez y calidad de imagen.
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El Cálculo en el Procesamiento de Imágenes

El Cálculo en el Procesamiento de Imágenes

Lo que hemos expuesto puede ser parte de una alternativa para un enfoque más realista de la enseñanza de las matemáticas en disciplinas modernas tales como imágenes digitales, sonido digital, video digital, internet, redes sociales, Reconocimiento de Patrones, Minería de datos, entre otros muchos. En todos estos campos se pueden proporcionar ejemplos de motivación y aplicación moderna de las matemáticas.

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Procesamiento Digital de Imágenes

Procesamiento Digital de Imágenes

El alumno tendrá un panorama extenso sobre la tecnología aplicada al procesamiento digital de imágenes. Distinguirá los diferentes formatos en que se crean los archivos de imágenes digitales y reconocerá el formato de cada uno de los tipos diferentes de archivos. El alumno aprenderá e instalará la plataforma de desarrollo ImageJ como complemento de Java para manipular imágenes digitales

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