Procesado de imágenes

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Identificación del virus de la mancha blanca en tejido de camarón: procesado de imágenes y correlación no linealIdentification of white spot syndrome virus in shrimp tissues:

Identificación del virus de la mancha blanca en tejido de camarón: procesado de imágenes y correlación no linealIdentification of white spot syndrome virus in shrimp tissues:

En el presente trabajo se estudia e implementa una metodología para identificar el virus de la mancha blanca en tejido de camarón mediante el procesado de imágenes y proponiéndose tres nuevos tipos de densidades espectrales binarias. La técnica que se usa involucra varios procesos; utilización de un microscopio óptico, una cámara CCD y una computadora, se capturan y se almacenan pilas de imágenes (𝑓 𝑠 (𝑥, 𝑦) 𝑘 ) en diferentes campos de tejidos de diferentes partes del cuerpo del camarón. Para cada pila de imágenes se utilizan métodos de autoenfoque y fusión. El método de autoenfoque selecciona la 𝑓(𝑥, 𝑦) 𝑘 (imagen) con mayor información mediante la de-

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Procesado de imágenes médicas en MATLAB

Procesado de imágenes médicas en MATLAB

19 El campo del procesado de la imagen digital se refiere al procesado de imágenes con el uso de un ordenador. Este campo ha sufrido una gran evolución debido a la unión de las matemáticas, física, química, ingeniería y la medicina para desarrollar nuevas modalidades de imagen, como se puede observar en Figura 1. Para poder obtener imágenes en primer lugar hay que estudiar las propiedades fisiológicas de los objetos que quieren ser mostrados. Con esta información se podrán diseñar las técnicas de procesado y de análisis de imagen para interpretar correctamente estas informaciones. Posteriormente habrá que considerar cuál será el método de obtención de imágenes más adecuado para la observación de cada patología en concreto, es decir, se elegirá rayos X, ultrasonidos, resonancia magnética u otra modalidad en función de lo que se quiera examinar. Además habrá que tener en cuenta que habrá que usar una instrumentación que nos de una calidad de imagen suficientemente alta como para poder realizar diagnósticos y obtener información de las imágenes que nos sea de utilidad. En un paso posterior se adquieren los datos necesarios para poderlos reconstruir en forma de imagen con la instrumentación elegida. Finalmente se realiza un procesado y análisis de las imágenes obtenidas para facilitar la elaboración de diagnósticos, tratamientos e intervenciones [2]. Este último aspecto de la imagen médica (resaltado en azul en la Figura 1) es en el que se centra el presente proyecto.

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Procesado de imágenes hiperespectrales

Procesado de imágenes hiperespectrales

Como resultado del estudio realizado en la presente memoria se puede concluir que la incorporación de la técnicas hiperespectrales en la adquisión de imágenes han constituido un importante avance en el campo de las representaciones visuales en diversos sectores de aplicación. Esta tecnología se basa en el análisis no destructivo de los objetos, permitiendo la extracción de propiedades y la caracterización de los mismos, gracias a la información contenida en la imagen e inicialmente imperceptible al ojo humano.

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Desarrollo de una metodología para medir el diámetro pupilar ocular a partir del procesado de imágenes conteniendo el ojo

Desarrollo de una metodología para medir el diámetro pupilar ocular a partir del procesado de imágenes conteniendo el ojo

La pupila natural del ojo humano suele ser aproximadamente circular y, para condiciones externas fijas, su diámetro depende no solo del sujeto sino también de su estado psicofísico. Para un dado sujeto, las aberraciones, la difracción, la profundidad de foco y la iluminación retiniana dependen del diámetro pupilar, el cual a su vez varia en función de la iluminación ambiente. La medición de este diámetro es importante al realizar pruebas objetivas y subjetivas para determinar la calidad visual y/o al corregirla y también para conocer el nivel de vigilia o anestesia o detectar la presencia de narcóticos pues un indivi- duo excitado tiene una pupila mayor que si está somnoliento. En este artículo se desarrolla un software implementado en MATLAB, denominado AS08, capaz de procesar imágenes que contienen un ojo y de medir el diámetro de una pupila circular, tanto en píxeles como en milímetros. Las imágenes pueden registrarse dentro del espectro visible o en el infrarrojo cercano y AS08 puede operar en modo autónomo (de manera automatizada) o en modo de comandos extendidos (con entrada de parámetros por el usuario para facilitar el procesado). Se realiza un pre-procesamiento de la imagen (selección de la región pupilar; expansión de contraste y corrección gamma; suavizado; elección de un nivel de gris umbral; detección de borde y conversión a imagen binaria) para adaptarla al módulo de detección y medición pupilar. Este módulo utiliza la transformada de Hough para detectar círculos la cual requiere un consumo de recursos computacionales más reducido que otros algoritmos. Se analizan varias aplicaciones en las que se con- sideran imágenes registradas con una cámara de fotos digital estándar o con cámaras de infrarrojo y se mide en milímetros el diámetro pupilar de un joven bajo dos condiciones de iluminación.

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Desarrollo de aplicaciones software libre para microscopía óptica avanzada

Desarrollo de aplicaciones software libre para microscopía óptica avanzada

. Los bloques agrupan algoritmos distintos para el mismo problema (puede existir un bloque de segmentación de imágenes, por ejemplo) y los menús multiopción etc., permiten elegir el algoritmo a utilizar y ajustar las variables para su implementación de forma sencilla por parte del usuario. La combinación secuencial de bloques (un bloque de procesado de imágenes, seguido de otro de segmentación, análisis y filtrado de objetos, por ejemplo) permite generar flujos de trabajo que se pueden implementar en serie, de forma automática, a un conjunto de archivos. El uso de interfaces gráficas sencillas permite que algoritmos complejos puedan ser implementados por usuarios sin conocimientos informáticos, pero su funcionalidad está limitada a las herramientas disponibles. Son muy útiles en experimentos de cribado de alto rendimiento (High Content Screening, en adelante HCS) para el procesado, análisis, visualización y tratamiento estadístico de grandes volúmenes de imágenes 58

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ATAD: Una Ayuda Técnica para la Autonomía en el Desplazamiento

ATAD: Una Ayuda Técnica para la Autonomía en el Desplazamiento

En el primer caso, la principal línea de trabajo a acometer para mejorar la AT será reducir los errores del sistema de estereovisión, a fin de eliminar los falsos positivos que tanta molestia han causado a las personas participantes. El incremento de precisión debería llevar a localizar más fácilmente algunos de los obstáculos con menor puntuación de la Tabla 1. Otras cuestiones a abordar serán las relativas a la selección del rango de detección (en distancia) y sonificación, la división del área escaneada según modos de trabajo (búsqueda, seguir pared, global…), opciones de procesado de colores o intensidad de luz, búsqueda de objetos predeterminados, OCR (transformación de texto a voz sintética a partir de la imagen capturada por la cámara), etc.

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Diseño y desarrollo de una herramienta de extracción y procesado de información volumétrica a partir de imágenes de OCT macular para la evaluación del pronóstico visual en pacientes

Diseño y desarrollo de una herramienta de extracción y procesado de información volumétrica a partir de imágenes de OCT macular para la evaluación del pronóstico visual en pacientes

En primer lugar, cabe destacar que, para la mayoría de los métodos de segmentación que se detallan a continuación, es vital realizar un preprocesado de las imágenes de OCT . De hecho, este primer paso es una de las partes más importantes de las que conforman el procesado de una imagen (ver Figura 17). La imagen de OCT típicamente cuenta con ruido speckle , sobre todo en sistemas con mayor antigüedad, lo cual hace notoria la reducción de la calidad en la imagen. Esto provoca problemas en los procesos de análisis de imagen, dificultando procesos como la correcta detección de bordes en las distintas capas de la retina en una imagen de OCT macular [10]. Sin embargo, los equipos de OCT más recientes están siendo equipados con sistemas de imagen de alta velocidad, capaces de obtener varias imágenes en un mismo instante y realizan un promediado de dichas imágenes, reduciendo este tipo de ruido [10]. Por todo ello, se han ido planteando, en las últimas décadas, desde que comenzó el análisis de imágenes de OCT, distintos algoritmos para la reducción del ruido en este tipo de imágenes, de cara a mejorar el funcionamiento de complejos procesos de segmentación posteriores. Entre estos métodos, destacan filtros aplicados a B-Scans (paso-bajo, mediana y media), filtros de mediana aplicados a A-Scans, filtros gaussianos, Wavelet shrinkage, filtros anisotrópicos no lineales y soluciones que emplean SVM ( Support Vector Machines ). Sin embargo, existen ciertos algoritmos de segmentación que no necesitan de preprocesado para la reducción de ruido, como es el caso de algoritmos más nuevos de segmentación basados en grafos [10].

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Analisis de la medicion de fase para optica segmentada con patrones de difraccion unidimensionales

Analisis de la medicion de fase para optica segmentada con patrones de difraccion unidimensionales

El uso de imágenes, fragmentos de videos, y demás material que sea objeto de protección de los derechos de autor, será exclusivamente para fines educativos e informativos y deberá citar la fuente donde la obtuvo mencionando el autor o autores. Cualquier uso distinto como el lucro, reproducción, edición o modificación, será perseguido y sancionado por el respectivo titular de los Derechos de Autor.

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01  Procesado de mangos y aguacates

01 Procesado de mangos y aguacates

La obtención de productos vegetales mínimamente procesados comienza por una buena selección de la materia prima. La misma debe recolectarse cuidadosamente, en óptimas condiciones higiénicas y con el adecuado grado de madurez. Este último es uno de los factores más importantes a tener en cuenta tanto en el momento de la recolección como del procesado, ya que tiene una gran influencia sobre la calidad del producto final. Es aconsejable realizar la recolección antes de que se alcance la plena madurez organoléptica, ya que así la textura es más firme y se minimizan los daños mecánicos durante la manipulación. No debe olvidarse que una recolección demasiado anticipada al punto óptimo de cosecha, pone en juego características tan importantes en estos productos como sabor, olor y color.

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Modelado y Mitigación de Fenómenos de Multitrayecto en Imágenes Radar mediante Técnicas basadas en Inversión Temporal

Modelado y Mitigación de Fenómenos de Multitrayecto en Imágenes Radar mediante Técnicas basadas en Inversión Temporal

Con respecto a los beneficios de emplear el algoritmo diseñado frente a las aproximaciones comentadas en los párrafos anteriores, sin lugar a dudas destaca su capacidad de proporcionar excelentes resultados sin tener un conocimiento previo de la geometría –por tanto, se superan los inconvenientes mencionados. De hecho, el autor de la Tesis mantiene que la clave a la hora de diseñar una técnica de mitigación del multitrayecto efectiva consiste en no tener en consideración la geometría. En otras palabras, debido a la falta de información a priori acerca de los dispersores (como por ejemplo, sus verdaderas posiciones o sus características físicas), este tipo de técnicas se ven obligadas a trabajar a ciegas. Esto provoca que la tarea de distinguir blancos de entre una serie de “imágenes fantasma” pue- da llegar a ser realmente complicada, puesto que la única información de la que se dispone es una imagen ISAR convencional contaminada de multitrayecto. No obstante, con el fin de solucionar el problema, se ha conseguido inferir con éxito la información de la geometría a partir de dicha imagen ISAR, estimando la historia de distancia de cada dispersor prominente a partir de la historia de fase de la señal recibida, la cual contiene intrínsecamente la información de movimiento del blanco. Es importante ensalzar el grado de rigurosidad del procedimiento de cálculo de las distancias.

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Desarrollo de una herramienta de cuantificación de estudios de perfusión por resonancia magnética

Desarrollo de una herramienta de cuantificación de estudios de perfusión por resonancia magnética

Los estudios de perfusión se adquirieron con una secuencia multi-corte eco planar (factor EPI = 61) con una preparación eco de gradiente (ángulo de flip de 40º, TR = 1439 ms y TE = 30 ms). Se realizaron 30 cortes con un grosor de 5 mm en un plano axial, siguiendo la línea que une la comisura anterior con la comisura posterior. El volumen de imagen cubre toda el área encefálica hasta alcanzar planos caudales a la base craneal. Las imágenes tienen un tamaño de matriz de 128 × 128 píxeles, cubriendo un campo de visión (Field of View, FOV) de 230 × 230 mm. Para realizar los estudios de perfusión se suministró al paciente un bolo de un medio de contraste intravenoso (10 ml de Gadovist 1,0 mmol/ml, Schering) por medio de un inyector automático (Medrad; Spectris Solaris, MR Injection System) a un ritmo de 4 ml/s. Tras la administración de contraste se administraron 30 ml de suero fisiológico también a un ritmo de 4 ml/s.

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Análisis automático de retinografías en Retinopatía Diabética: evaluación de la calidad y localización de las estructuras anatómicas del ojo mediante técnicas de procesado digital de imágenes

Análisis automático de retinografías en Retinopatía Diabética: evaluación de la calidad y localización de las estructuras anatómicas del ojo mediante técnicas de procesado digital de imágenes

La Federación Internacional de la Diabetes estima que aproximadamente una de cada once personas adultas padece diabetes y se estima que, para el año 2040, la proporción ascenderá a una de cada diez. Además, uno de cada dos adultos diabéticos no sabe que la padece (International Diabetes Federation, n.d.). Entre las complicaciones de la diabetes, la RD se ha convertido en la principal causa de ceguera de los países desarrollados y está demostrado que su detección temprana es capaz de prevenir la pérdida visual en más del 50% de los casos (ETDRS, 1991). Por esto mismo se recomienda que los pacientes diabéticos se sometan a exámenes oftalmológicos regulares que incluyen retinografías como parte del protocolo. Estas imágenes también han sido ampliamente utilizadas para el diagnóstico de otras enfermedades como el glaucoma o el edema macular (Niemejier et ál. 2007). Con las cifras de la incidencia de la diabetes, el número de retinografías que deben ser analizadas para cumplir con los exámenes regulares se hace muy elevado. Esto supone una sobrecarga de trabajo para los escasos oftalmólogos disponibles que han de analizarlas. Este contexto suscita un gran interés por los sistemas automáticos de cribado, que aumentan el rendimiento del examen de las retinografías descargando a los expertos de esta tarea (García 2008).

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Desarrollo de una plataforma web interactiva para el procesado y la visualización de imágenes de satélite

Desarrollo de una plataforma web interactiva para el procesado y la visualización de imágenes de satélite

Cada vez resulta más importante la anotación de imágenes, pues las imágenes son capaces de aportar muchísima información, pero para aprovechar esta información resulta imprescindible describir adecuadamente el contenido de las mismas para garantizar un acceso correcto a ellas con las búsquedas de información. Dado el volumen de imágenes disponibles, la descripción manual por documentalistas resulta inoperante. Hay varios enfoques de anotación, en concreto en este proyecto se trabaja con dos, anotación manual y anotación automática. La anotación manual puede definirse como la clasificación de imágenes o segmentos de imágenes en etiquetas (previamente definidas) por un usuario/anotador que a través del contexto de la imagen puede clasificarla. Las anotaciones manuales resultan muy eficaces pues un anotador con los conocimientos adecuados es capaz de analizar e interpretar la imagen y clasificarla adecuadamente, pero tienen el problema de que resulta imposible anotar manualmente todas las imágenes que existen.

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Método de calibración en tiempo real para moduladores de cristal líquido.

Método de calibración en tiempo real para moduladores de cristal líquido.

En este trabajo proponemos una técnica sencilla que consiste en visualizar las curvas de calibración mientras cambiamos esos parámetros de ajuste en tiempo real. Como explicaremos en el desarrollo experimental del trabajo, la técnica está basada en enviar al modulador una imagen test compuesta por una estructura de distintos cuadrados, cada uno con un nivel de gris. Utilizando un sistema de formación de imágenes apropiado, se registrará la imagen dada por el LCD en una cámara CCD. Se procederá a medir la intensidad obtenida en cada uno de esos cuadrados, y posteriormente se calculará una gráfica en la que estarán presentes los niveles de gris de entrada junto con la intensidad de los niveles de gris a la salida. De esta forma, se irá controlando el calibrado de la transmisión en intensidad del sistema, y se irán ajustando los parámetros de control en función de la curva de calibrado obtenida. La ventaja del método es que, al mismo tiempo que se van cambiando los parámetros, se irá visualizando la curva de calibración de la transmisión en intensidad. De esta manera, y sin necesidad de ninguna medida externa con fotómetros, etc.. se obtendrán los parámetros adecuados para obtener una respuesta lo más lineal posible tanto en

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Estudio, diseño y optimización de algoritmos para la aplicación de técnicas de aprendizaje estadístico al procesado digital de imágenes

Estudio, diseño y optimización de algoritmos para la aplicación de técnicas de aprendizaje estadístico al procesado digital de imágenes

La gura 5.16, en la que se muestran resultados grácos de detección, puede dar una idea del porqué de las diferencias entre las imágenes. En esta gura, junto con la imagen ruidosa, se muestra el ruido detectado marcado con un punto blanco, de esta manera se puede comprobar donde se producen exactamente los errores. Las imágenes Boat y Lenna ofrecen buenos resultados y así aparece en la gura, lo que caracteriza estas imágenes es que son escenas donde predominan los grises y no hay zonas grandes totalmente blancas o negras. Sin embargo, en Albert o Bridge sí aparecen estas zonas. En Albert la parte de la camisa produce falsas detecciones porque es uniformemente blanca, de forma que cuando se añade ruido negro hay píxeles de esa zona que, a su vez, se detectan como ruido blanco. Sin embargo, si tomamos la imagen sin ruido no se producen ese tipo de falsas clasicaciones, ya que no se detecta ruido alguno. En la imagen Bridge, aparece una zona uniformemente negra, debida a un error de escaneo, en la parte inferior derecha. Esta zona produce un efecto similar al comentado anteriormente para Albert. Por tanto, la clasicación de píxeles ruidosos funcionará mejor en imágenes con una gama amplia de grises pero en las que no aparezcan zonas uniformemente blancas o negras.

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