Procesamiento de imágenes - Investigaciones

Top PDF Procesamiento de imágenes - Investigaciones:

Procesamiento inteligente de imágenes para el modelado geomorfológico

Procesamiento inteligente de imágenes para el modelado geomorfológico

En particular, la clasificaci´on de datos en im´agenes de sensado remoto es una tarea fundamental en el proceso de reconocimiento de patrones. Se requiere el uso de diferentes t´ecnicas para lograr una precisi´on adecuada en la clasificaci´on de objetos en im´agenes digitales (Gong y Howarth, 1992; Kontoes et al., 1993; Foody, 1996; San Miguel-Ayanz y Biging, 1997; Aplin et al., 1999; Stuckens et al., 2000; Franklin et al., 2002; Pal y Mather, 2003; Gallego, 2004). Los m´etodos de clasificaci´on han demostrado su utilidad en el marco de diversas investigaciones geol´ogicas, geof´ısicas y ambientales entre otras, no s´olo por el ahorro en tiempo y recursos que han significado, sino tambi´en porque han permitido una mejor calidad de los resultados. Cualquiera sea el campo de aplicaci´on, un m´etodo de clasificaci´on debe ser fiable, reproducible por otros dadas las mismas variables de entrada, robusto y objetivo (Chuvieco, 2008). Por esta raz´on, la clasificaci´on de datos en im´agenes de sensado remoto es a´un un desaf´ıo y requiere la consideraci´on de diversos factores (Tou y Gonzalez, 1974; Neal y Russ, 2012).
Mostrar más

133 Lee mas

Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

Detección de rostros: Se empezaron a desarrollar algoritmos para detectar rostros y/o caras de personas en una imagen a mediados de la década de los 70s, se basaron en técnicas heurísticas y antropométricas. Pero en ese entonces este tema no era tan relevante y de vital importancia como hoy día, motivo por el cual estas investigaciones se abandonaron. En la década de los 90s fue que el desarrollo de algoritmos que detectaban rostros inició su auge; por los avances tecnológicos que lograron la reproducción de vídeos, videoconferencias, procesadores más rápidos, etc. Gracias al desarrollo de técnicas de detección de bordes en el procesamiento digital de imágenes hoy detectar caras en una imagen puede llevar desde pocas milésimas hasta varios segundos.
Mostrar más

66 Lee mas

Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

MATLAB es un sistema interactivo cuyos elementos básicos son un arreglo que no requiere dimensionar. Esto permite resolver varios problemas de calculo técnico, es- pecialmente aquellos con formulaciones de matrices y vectores, se podría tomar una fracción de tiempo para escribir un programa en lenguaje escalar no interactivo como C o Fortran. El nombre de MATLAB permanece del laboratorio matriz. MATLAB fue originalmente escrito para proveer fácil acceso al software de matrices desarrolla- do por los proyectos de LINPACK y EISPACK. Hoy, MATLAB incorpora las librerías LAPACK y BLAS, incrustando el estado del arte en software para cálculo de matri- ces. MATLAB ha sido envuelto por un periodo de varios años con la ayuda de var- ios usuarios. En ambientes universitarios es la herramienta de enseñanza estándar en cursos avanzados de matemáticas, ingeniería y ciencia. En la industria, MATLAB es la herramienta que se escoge para investigaciones de alta productividad, desarrollo y análisis. Lo más importante para los usuarios de MATLAB son los toolboxes o cajas de herramientas que permiten aprender y aplicar tecnología especializada. Estas son colecciones comprensivas de funciones de MATLAB (M-les) que extienden el ambi- ente de MATLAB para resolver particulares clases de problemas. Estas áreas incluyen procesamiento de señales, sistemas de control, redes neuronales, lógica difusa, wavelets, simulación y muchas otras.
Mostrar más

146 Lee mas

Procesamiento de imágenes en Android

Procesamiento de imágenes en Android

El desarrollo de este proyecto como hemos podido ver abarcan una gran amplitud de tecnologías como se ha mostrado a lo largo de esta memoria. Se han seguido las tendencias actuales en lo que refiere al diseño, como ya hemos mencionado en más de una ocasión, Material Design, y en cuanto al uso de tecnologías para su desarrollo, como son la triada SPRING - STRUTS - HIBERNATE en el desarrollo web. Ambos aspectos han sido fundamentales a la hora de elaborar este producto. Al inicio del proyecto el problema fundamental que se planteaba era como abordar la simulación de texturas, por lo que la toma de decisiones ha sido clave para encaminar el proyecto en la dirección finalmente elegida, ya que al ser, tanto el desarrollo de aplicaciones móviles como el tratamiento de imágenes, campos muy amplios, definir el punto de encuentro entre ambos mundos era un proceso complicado.
Mostrar más

40 Lee mas

Desarrollo de herramientas de procesamiento de imágenes para simulación de ultrasonido

Desarrollo de herramientas de procesamiento de imágenes para simulación de ultrasonido

procesamiento y el puerto de salida por donde se transmiten los datos procesados. El flujo de información comienza con un módulo encargado de introducir información al sistema. A diferencia del resto, no posee un puerto de entrada, pero sí uno o más de sali- da. Se les da el nombre de fuente y tienen la capacidad de generar información u obte- nerla desde un medio externo como un archivo. Desde allí el flujo continúa hacia los llamados filtros que son los encargados de transformar la información. Por último la información llega a los módulos sumidero que se encargan de mostrar los datos por pan- talla o guardarlos en forma de archivos en la memoria secundaria. No poseen puerto de salida pero si de entrada. Estos tres tipos de módulos conforman una infraestructura flexible que mediante su conexión se crean los pipelines de procesamiento de alta com- plejidad (Figura 4.4).
Mostrar más

79 Lee mas

Procesamiento de imágenes dermatológicas para asistencia al diagnóstico médico

Procesamiento de imágenes dermatológicas para asistencia al diagnóstico médico

La unión de las ciencias biológicas y de la información produjo un cambio de pa- radigma en el área de la salud[4]. Tanto en la práctica clínica diaria como en la investigación, el procesamiento digital de la información médica ha abierto muchas posibilidades de mejorar el diagnóstico y el planeamiento quirúrgico o terapéutico. La informática médica (HCI ), es una disciplina en la cual se combinan las ciencias de la información y de la salud estableciendo los dispositivos, recursos y métodos re- queridos para optimizar la adquisición, almacenamiento, recuperación y utilización de la información en el área de la salud y la biomedicina. Dentro de las herramien- tas desarrolladas y cumpliendo un papel muy importante en este área se encuentran los sistemas CAD[5], los sistemas EMR[6] para gestión de historias clínicas y los sistemas PACS [7] ampliamente utilizados para administrar, almacenar, recuperar y distribuir información e imágenes médicas de manera digital. El formato universal de archivo utilizado por estos sistemas para almacenar y transmitir datos e imáge- nes es DICOM [8][9], el cual permite encapsular tanto imágenes obtenidas mediante las diferentes modalidades de captura existentes como también información relativa al paciente, al profesional médico, al estudio y al diagnóstico. DICOM, además de definir un formato de archivo para el almacenamiento y la manipulación de los datos médicos, establece un protocolo de comunicación estandarizado para la transmisión de los mismos. En este sentido, los sistemas PACS dirigen algunos de los desafíos relacionados a la administración de datos médicos, entre ellos la posibilidad de pro- ducir grandes atlas digitales y sistemas de software de análisis de imágenes para la asistencia en las actividades de diagnóstico[10].
Mostrar más

130 Lee mas

Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Hoy en día, con la evolución de las ciencias matemáticas, existe una variedad de técnicas y métodos que son utilizados en el tratamiento de imágenes digitales. No obstante, en la mayoría de situaciones es necesario conocer la naturaleza de la imagen a procesar, para elegir y aplicar las técnicas de tratamiento más adecuadas. 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.
Mostrar más

15 Lee mas

TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES, PARA LA DETECCIÓN O DIAGNÓSTICO DE ENFERMEDADES EN IMÁGENES DEL SECTOR AGRÍCOLA.

TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES, PARA LA DETECCIÓN O DIAGNÓSTICO DE ENFERMEDADES EN IMÁGENES DEL SECTOR AGRÍCOLA.

Las personas piensan acerca del contenido de una imagen, sin tener en cuenta, cuan complejo es el procesamiento del sistema visual y del cerebro de un ser humano para poder interpretar las imágenes. Un experimento sencillo, es mostrar la imagen 1 a diferentes personas y preguntarles ¿Qué hay en esta imagen?, probablemente la mayoría va a describir al animal (esto puede ser debido a que es considerado el “sujeto” en la imagen), pero la descripción en si puede variar por completo (si se tiene en cuenta otros objetos relevantes en la imagen) y puede variar según los detalles que se tengan en cuenta (conjunto de información relevante acerca de cada objeto). Si ni siquiera los seres humanos pueden ponerse de acuerdo con una simple y concisa descripción acerca de que hay en la imagen, como se puede esperar que una computadora haga lo mismo con un simple algoritmo.
Mostrar más

23 Lee mas

Un marco de modelado multifísica para el envejecimiento de mezclas asfálticas usando el paradigma orientado a objetos

Un marco de modelado multifísica para el envejecimiento de mezclas asfálticas usando el paradigma orientado a objetos

Se inició el proceso de ingeniería de software cubriendo el análisis y diseño de un prototipo aplicación desde el punto de vista funcional y estructural. Este prototipo incluye la reconstrucción digital de la muestra asfáltica desde las imágenes de la tomografía axial computarizada, el procesamiento de las imágenes y una simulación multifísica sobre un corte vertical de la muestra asfáltica reconstruida. El prototipo será desarrollado bajo la metodología XP (ver pag. 23), una de las ventajas de la metodología XP es que está pensada para desarrollos que se sometan a constantes revisiones. Dichas revisiones casi siempre implican cambios o mantenimientos de código y muchas reuniones presenciales con los miembros del equipo de desarrollo. Para representar dentro del modelo computacional el medio continuo que conforma la mezcla asfáltica, uno de los métodos que se propone usar es el método de los elementos finitos (ver pag. 13), que ha probado ser efectivo en previos estudios de mezclas asfálticas en el ámbito mecánico y está convenientemente pensado para ser implementado en modelos de computación científica (Fang y col., 2007). El método de los elementos finitos brinda la geometría y dominio de discretización en el contexto mecánico; por consiguiente, dentro del marco de modelado se establece la siguiente serie de analogías entre el método de los elementos finitos y el paradigma orientado a objetos:
Mostrar más

85 Lee mas

Adquisición de imágenes aéreas desde un tricóptero

Adquisición de imágenes aéreas desde un tricóptero

 El vuelo controlado por el celular está listo para usarse, sin embargo se consideró no maniobrarlo por la falta de experiencia y la alta sensibilidad del dispositivo, solamente se probó sujetando los 3 brazos por medio de cuerdas y a baja altura, asegurando así que este funciona de acuerdo a lo planteado.  La adquisición de imágenes abre puertas a herramientas como el procesamiento digital de imágenes y la automatización de estos vehículos, gracias a este proyecto se logra adquirirlas desde un tricóptero con un alcance teórico de 200 metros radiales en campo abierto, imagen que es captada en el computador y se deja dispuesta a cualquier tipo de tratamiento digital, la adquisición es asistida por una cámara Sony de bajo costo y prestaciones mínimas para realizar vuelos FPV, se implementa la comunicación del mando para poder pilotar desde cualquier dispositivo que sea reconocido como tal por el computador, en el caso, se demostró la programación y la implementación de una interface de joystick en un celular Nokia N8.
Mostrar más

92 Lee mas

Interfaz de procesamiento de imágenes médicas sobre computadora para radioterapia

Interfaz de procesamiento de imágenes médicas sobre computadora para radioterapia

24 nuevo entorno es donde se llevan a cabo todo el procesamiento de las imágenes por parte de los físicos-médicos mediante una serie de herramientas que son descritas más adelante. El usuario puede cargar imágenes en formato DICOM al presionar el botón Cargar, y por medio de un navegador, se selecciona la imagen. Para ello se emplearon las funciones de MATLAB, dicomread y uigetfile. Estas permiten abrir una o varias imágenes y obtener sus nombres y direcciones. Las imágenes cargadas se adicionan a una lista llamada Agregar imagen y luego, dando clic sobre cada una de ellas, se muestran en la parte izquierda del entorno principal de la interfaz; mientras que a medida que se utilicen las herramientas programadas se muestra en la parte derecha, la imagen con los cambios. Esto ayuda a que el físico-médico tenga conciencia de la magnitud de la transformación.
Mostrar más

58 Lee mas

Modelado de sistemas de transmisión y reconstrucción de imágenes basados en mazos de fibra óptica no coherentes

Modelado de sistemas de transmisión y reconstrucción de imágenes basados en mazos de fibra óptica no coherentes

respuestas que pueden existir en las fibras ante un mismo estímulo. ____________________________ 75   Figura 3.19 Iluminancia que recibe el mazo para cada nivel de gris (normalizado) representado en pantalla. Los parámetros primarios de operación del monitor, como el brillo y contraste, son constantes. __________________________________________________________________________________ 76   Figura 3.20. Respuestas de 10 fibras escogidas aleatoriamente frente a la iluminancia recibida desde el monitor. ___________________________________________________________________________ 76   Figura 4.1. Gráfica que muestra la relación entre las celdas de la rejilla imaginaria y su efecto sobre el sensor. Las celdas son aproximadamente del tamaño de una fibra. ____________________________ 81   Figura 4.2 Progresión de imágenes utilizando FDDT en un segmento del mazo. __________________ 88   Figura 4.3 Diagrama de flujo del procesamiento en FDDT. __________________________________ 90   Figura 4.4. Resultados de la FDDT sobre una muestra del mazo. ______________________________ 91   Figura 4.5. Fibra falsa detectada en CHT. Nótese que el contorno de las fibras se asemeja a un círculo y provoca una falsa detección. ___________________________________________________________ 92   Figura 4.6. Evolución de la velocidad de procesamiento para CHT y FDDT utilizando imágenes ficticias de diferentes dimensiones. _____________________________________________________________ 93   Figura 4.7 Efecto de la ecualización de la respuesta de un IOFB. En azul se representa el nivel medio y en rojo la desviación en las respuestas. a) Dispersión de las respuestas en las fibras sin ecualización de intensidades. b) Dispersión de las respuestas con ecualización de intensidades. __________________ 94   Figura 4.8. La imagen original (Lena) aparece en el sensor desordenada por lo que es imposible un enfoque visual. ______________________________________________________________________ 95
Mostrar más

217 Lee mas

Diseño de un sistema identificador de personas mediante el reconocimiento de voz usando redes neuronales

Diseño de un sistema identificador de personas mediante el reconocimiento de voz usando redes neuronales

Si se mantiene constante el espectrograma a lo largo del tiempo que podría ser pronunciando una vocal entonces esto sería como analizar el espectrograma en un instante de tiempo, entonces solo seria cuestión de obtener su espectro de frecuencias. Para realizar esta tarea, en el caso las vocales, se podrían ver a la vocal como una señal aleatoria y aplicarle los métodos para las señales aleatorias y así obtener el espectro de la señal, estos espectros pasarían a ser los patrones de entrenamiento de la red para que después estos patrones entrenados identifiquen al usuario comparando su patrón de frecuencia con alguno que esta entrenado, en este trabajo se usara esta teoría de procesamiento de voz como análisis de los datos de entrada y luego se usaran las redes neuronales para la síntesis de estos datos y poder identificar a las personas por medio del reconocimiento de voz [4].
Mostrar más

127 Lee mas

Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

En las figuras 3.23 y 3.25 se presenta el procedimiento seguido para realizar una detecci´on de bordes junto con una aproximaci´on de forma el´ıptica para delimitar el objeto de inter´es. La imagen en la parte superior de cada figura muestra una imagen f de ultrasonido de seno en el que aparece un objeto con forma de ´ovalo que puede resaltarse en la misma imagen. Como puede observarse, los contornos del ´ovalo se presentan en tonos claros pero tambi´en se presentan otras regiones en niveles de gris altos que no necesariamente pertenecen a los bordes del objeto bajo estudio. As´ı, en este caso, realizamos un pre-procesamiento que consta primero de aplicar un filtro espacial suavizante de tipo Gaussiano cuyo prop´osito es homogeneizar las diferentes regiones de gris incluyendo al objeto mismo y al resultado f G se le aplica una funci´on de cambio de contraste potencial para obtener una
Mostrar más

91 Lee mas

Separación y conteo de células musculares en procesamiento de imágenes

Separación y conteo de células musculares en procesamiento de imágenes

Así, los investigadores del Laboratorio de Células Madre del Departamento de Fisiología y Trasplante Patológico de la Universidad de Milán, Italia desarrollan y evalúan medicamentos empleando células musculares de ratones adultos, observando su proceso de regeneración o degeneración. Para el análisis de las muestras se adquieren imágenes de microscopía de los tejidos. Según la investigadora Laura Varela, miembro de ese laboratorio, el análisis manual de una imagen toma alrededor de tres horas, puesto que debe delinearse a la mano cada una de las células sanas, las cuales se distinguen por su aspecto saludable, es decir están completas y tienen su membrana intacta.
Mostrar más

60 Lee mas

Transformada de Fourier y su aplicación en procesamiento digital de imágenes

Transformada de Fourier y su aplicación en procesamiento digital de imágenes

Como el objetivo de la presente tesis es generar num´ ericamente un c´ odigo que haga procesamiento digital de im´ agenes con aplicaciones en microscop´ıa de fluores- cencia, a continuaci´ on haremos un acercamiento a este tema de forma muy general. El estudio detallado de los componentes de c´ elulas y tejidos animales o vegetales, por el tama˜ no que poseen, requiere el uso de instrumentos que permitan ampliar muchas veces m´ as la imagen de las estructuras que los constituyen. El instrumento que fue empleado por los primeros bi´ ologos para estudiar la c´ elula y los tejidos, es el microscopio. El nombre deriva etimol´ ogicamente de dos ra´ıces griegas: “mikr´ os”, que significa peque˜ no y “skop´ eoo”, que significa observar. Es decir, el microscopio es un instrumento que sirve para observar objetos o estructuras peque˜ nas. El adelanto tecnol´ ogico que se ha logrado en el dise˜ no y construcci´ on de microscopios, es el resultado de la interacci´ on de diversas disciplinas que han permitido el avance de la microscop´ ıa, la cual es una disciplina que consiste en ver objetos y espec´ımenes muy peque˜ nos con la finalidad de formar im´ agenes aumentadas de los mismos para facilitar su estudio. Las c´ elulas no son solamente min´ usculas, tambi´ en son incoloras y transl´ ucidas en su mayor´ıa. Aclarar este hecho, permiti´ o el desarrollo de t´ ecnicas colorantes que asegurar´ıan un contraste suficiente para poder visualizar las c´ elulas en toda su estructura y complejidad, y m´ as adelante, en el siglo XX, la observaci´ on de detalles de la ultraestructura de los componentes m´ as finos del citoplasma, gracias al empleo de la microscop´ıa electr´ onica.
Mostrar más

70 Lee mas

Procesamiento paralelo aplicado al análisis de similitud de imágenes

Procesamiento paralelo aplicado al análisis de similitud de imágenes

Los temas fundamentales propuestos en el proyecto se refieren a la investigación en el tratamiento de imágenes, en particular las formas de representación comprimidas de imágenes digitalizadas y el posterior reconocimiento de grados de semejanza o similitud entre bancos de imágenes y un patrón de interés.

3 Lee mas

Adquisición y procesamiento de imágenes aéreas para sensado remoto

Adquisición y procesamiento de imágenes aéreas para sensado remoto

Los sistemas de adquisici´on de im´ agenes a´ereas digitales de alta resolu- ci´on basados en c´ amaras de formato peque˜ no representan una alternativa de gran versatilidad en la soluci´ on de diversos problemas de monitoreo ambiental y sensado remoto, particularmente aquellas obtenidas en base a dispositivos a´ereos aut´onomos UAV. Esto es as´ı dado que un correc- to procesamiento de im´agenes de c´amaras de formato peque˜ no (´ opticas y/o mulitespectrales) permite la obtenci´ on de ortomosaicos que cumplan con est´andares de calidad, a una fracci´ on del costo operativo del uso de equipos aerotransportados de costo mucho mayor, y con mayor flexibili- dad y resoluci´ on que con el uso de im´ agenes satelitales. El objetivo de este trabajo de investigaci´ on es la implementaci´on de un sistema de c´omputo que permita sistematizar la adquisici´ on, procesamiento, rectificaci´on, for- maci´on de mosaicos, y georreferenciaci´on de las im´ agenes adquiridas por medio de c´amaras ´opticas y multiespectrales transportadas por un UAV. Los resultados obtenidos permiten automatizar el procesamiento casi por completo, requiriendo un m´ınimo de atenci´ on no especializada, y per- miten organizar la informaci´ on e im´agenes obtenidas en los vuelos para su posterior uso en procesos de reconocimiento, interpretaci´on e identi- ficaci´on.
Mostrar más

9 Lee mas

Procesamiento de imágenes por medio de filtros acusto ópticos

Procesamiento de imágenes por medio de filtros acusto ópticos

La captura, procesamiento y análisis de imágenes multiespectrales, obtenidas en un amplio rango del espectro visible e infrarrojo (IR) es un área de especial atención en la ciencia y tecnología, ya que este tipo de imágenes poseen más información que una simple fotografía. Tales imágenes son de gran utilidad no sólo en áreas de defensa e investigación espacial, sino en medicina, en el estudio de la superficie terrestre, en el control de contaminación ambiental, en meteorología, etc. La luz con longitudes de onda verde, rojo e infrarrojo, se pueden codificar en diversos colores para resaltar elementos tales como la vegetación, recursos minerales y utilización del suelo. La información procedente de la radiación infrarroja es especialmente importante en el estudio de la superficie terrestre, ya que la vegetación muestra la mayor variación en esta parte del espectro electromagnético, que es invisible al ojo humano [1] .
Mostrar más

80 Lee mas

Uso de redes neuronales en el procesamiento de imágenes odontológicas

Uso de redes neuronales en el procesamiento de imágenes odontológicas

Como se mencionó anteriormente, la neurona artificial embebida en redes de aprendizaje automático es un sistema dinámico simple. A diferencia de un modela- do artificial de una neurona biológica, en esta neurona artificial no es necesario ni deseable modelar todos los elementos escenciales para la vida de la neurona, sino solo representar aquellos que hacen parte crucial en el almacenamiento y transmi- sión de información entre estas unidades. Desde el punto de vista más simple, una neurona es una unidad de procesamiento que recibe señales de entrada, y en función de estas señales emite una señal de salida (ver figura 2.1). Para simplificar el análisis supongamos que esas señales de entrada y salida son binarias, es decir: 0 para una señal inhibitoria y 1 para una señal excitatoria. Entonces, el comportamiento de la neurona puede ser modelado de la siguiente manera:
Mostrar más

60 Lee mas

Show all 10000 documents...