Procesamiento de imágenes - Procesamiento de datos

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Procesamiento paralelo de imágenes aplicando una técnica de descomposición por función y por datos

Procesamiento paralelo de imágenes aplicando una técnica de descomposición por función y por datos

La MPV propuesta es un sistema para el procesamiento de imágenes implementado en una máquina paralela de memoria distribuida con topología de malla (2-D). El procesamiento de imágenes se ejecuta haciendo uso de la descomposición por función y por datos; por ello, el grado de paralelismo utilizado puede ser de grano grueso ó de grano mediano. Como se muestra en la MPV de la figura 4.1, esta máquina recibe el algoritmo definido con el lenguaje LDA, la imagen digital que va a procesar y el número de particiones en que se dividirá la imagen (q). La MPV realiza la descomposición del algoritmo en ma procesos y el particionaIniento de la imagen en q partes. Para que los ma procesos sean aplicados sobre cada partición, se asignan m * q procesos en PEs diferentes. Un proceso interactúa con otro cuando requiere datos de otro proceso transfiriendo o recibiendo información. Al final de la ejecución de los procesos, el PE principal almacena la imagen que resultó del procesamiento para desplegarla.
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Procesamiento paralelo de imágenes aplicando una técnica de descomposición por función y por datos

Procesamiento paralelo de imágenes aplicando una técnica de descomposición por función y por datos

El procesamiento de una imagen se realiza en paralelo aprovechando los dos tipos de descomposición: por datos y por función. La descomposición por función se obtiene cuando la transformación sobre la imagen se divide en sub-funciones que se pueden ejecutar al mismo tiempo. Cuando se aplica la descomposición por datos, la imagen se divide en partes para que sobre cada uno de estos segmentos se ejecute el mismo procesamiento. Se propone en este trabajo aplicar ambos paralelismos a la vez o de manera independiente para comparar el rendimiento en el procesamiento de imágenes. Puesto que el procesamiento de imágenes es una colección de funciones (o sub- funciones) aplicadas sobre una imagen, definiremos el orden de la ejecución de las operaciones mediante un grafo. A este grafo se le conoce como grafo de tareas y lo definiremos como C, en el cual las tareas son operaciones con imágenes. Cada nodo de G representa una función del algoritmo, los arcos dirigidos describen el flujo (le información entre los nodos, los cuales indican la dependencia de datos entre las funciones. Los arcos que llegan a cada nodo muestran la recepción de datos y los arcos que salen de un nodo muestran el envío de datos.
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Base de datos anotada de imágenes de leucocitos para la evaluación de algoritmos de procesamiento digital de imágenes

Base de datos anotada de imágenes de leucocitos para la evaluación de algoritmos de procesamiento digital de imágenes

El análisis de sangre ha adquirido gran relevancia en el diagnóstico clínico ya que constituye una ayuda fundamental en el diagnóstico de enfermedades. En este proceso la digitalización de imágenes y algoritmos automatizados poseen gran ventaja sobre el método tradicional de un especialista observando muestras mediante un microscopio, lo cual consume mucho tiempo y es un trabajo tedioso. Para realizar la puesta a punto de algoritmos de análisis automatizados como los de segmentación y clasificación se necesita de una base de datos de imágenes anotadas sobre la cual se pueda corroborar los resultados. En este trabajo se adquieren imágenes de leucocitos o glóbulos blancos utilizando un microscopio óptico con una cámara digital acoplada. Estas se someten a un pre- procesamiento para eliminar el ruido y los artefactos producidos por la iluminación desigual y suciedad en la óptica. Cada una de estas imágenes mejoradas es anotada por un grupo de observadores que deben segmentar manualmente las células en núcleo y citoplasma. Luego, se propone una estrategia para medir la variabilidad inter-observador y finalmente se propone un método para evaluar algoritmos de segmentación. La base de datos obtenida puede ser de gran ayuda en la evaluación de nu evos algoritmos de segmentación, y con una extensión de la misma puede extenderse los estudios a otros tipos de células.
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AIDA - software para procesamiento de imágenes digitales

AIDA - software para procesamiento de imágenes digitales

Con la introducción de las interfaces descritas, se crea la arquitectura necesaria para implementar la lógica de procesamiento de imágenes que utiliza la tubería. Se tiene fuentes de datos, filtros y escritores. También se tienen funciones de actualización para habilitar el flujo de cambios a través de los nodos afectados. Sin embargo, la estructura debe integrarse con VGJ para no perder el manejo de nodos, tanto gráficos como en el modelo de datos, que era la intención inicial.

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Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

Utiliza una técnica basada en identificar los endmembers como los vértices de un simplex de mayor volumen que puede formarse en una nube de puntos dada por todos los píxeles de la imagen. En primer lugar, una reducción de la dimensionalidad de la imagen original se logra por MNF (Minimum Noise Fraction). A continuación, los píxeles seleccionados al azar se les califican como endmembers y se calcula un volumen de prueba. Para acotar la estimación de volumen inicial, se calcula un volumen de prueba para cada píxel en cada posición del endmember, reemplazando ese endmember y recalculando el volumen inicial. Si el reemplazo resulta en un aumento de volumen, el pixel reemplaza al endmember. Este procedimiento, que no requiere ningún parámetro de entrada, se repite hasta que no queden sustituciones de los endmembers. Debe señalarse que PPI y N-FINDR se basan únicamente en las propiedades espectrales de los datos, despreciando la información relacionada con la disposición espacial de los píxeles en la imagen. El método N-FINDR es sensible a la selección aleatoria de un conjunto inicial de endmembers. Si la estimación inicial es apropiada, el algoritmo no requerirá hacer muchas iteraciones hasta que alcance la solución óptima. Por el contrario, una estimación inicial errónea puede conducir a una alta complejidad computacional del algoritmo. Por otro lado, el algoritmo es bastante sensible al ruido ya que recalcula el volumen del simplex cada vez que se incorpora un nuevo píxel al conjunto del Endmember [30].
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Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

La herramienta que estamos desarrollando incorpora un conjunto de utilitarios de filtrado y realce de determinados aspectos de la imagen. Por ejemplo, para realzar la vegetación se utiliza la relación banda3-banda4. La Banda 3 (0.55 a 0.68 µ m, o rojo visible) registra la absorción de luz por la clorofila, mientras que la banda 4 (0.72 a 1.10 µ m o infrarojo cercano) registra la reflexión de luz solar por parte de las hojas de los árboles y plantas. La relación (B4- B3)/(B4+B3), entonces, elimina variaciones debidas a las diferencias por elevación solar (ángulo de iluminación) y es usada para medir la distribución de la vegetación en imágenes [Sabins87] (ver Fig. 3). Tipicamente, esta aproximación también combina datos de scans sucesivos para obtener el índice espectral de vegetación como función del tiempo. Otras relaciones han sido usados en imágenes para medir concentraciones de fitoplancton en el océano [Russ99].
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Granja para procesamiento en red de video e imágenes

Granja para procesamiento en red de video e imágenes

El desarrollo de los circuitos de alta escala de integración (LSI) y muy alta escala de integración (VLSI), desarrollos de tecnología de los años 1970 y 80 con miles de componentes en una sola pastilla del circuito, llevaron al surgimiento del microprocesador. Adicionalmente, el desarrollo de las arquitecturas de las unidades centrales de procesamiento de vectores (CPU), esto significó que podían procesarse cantidades grandes de datos matemáticos mucho más rápido que con otros tipos de procesadores, pero podían retardarse cuando se trataba de instrucciones muy complejas. Las supercomputadoras Cray, fueron modelos basados en la tecnología del vector, que introdujeron muchas innovaciones a finales de 1970 y principio de 1980 y eran las computadoras más rápidas de su tiempo.[2][3]
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Isabelle Magnin: experta en procesamiento de imágenes

Isabelle Magnin: experta en procesamiento de imágenes

pecialista al enfermo a través de la tecnología. Puede que el experto esté a miles de kilómetros de dis- tancia, y al otro lado exista un mé- dico o una enfermera y uno de ellos ausculta con los equipos; la infor- mación importante y los datos recu- perados son transferidos en tiempo real, a donde está el experto para formular un diagnóstico. Y, más le- jos aún, ese experto puede teledi- rigir las herramientas a distancia para examinar en distintas direccio- nes, y formular un diagnóstico mu- cho más certero.

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Sistema de procesamiento de imágenes NIR e IR aéreas para agricultura de precisión

Sistema de procesamiento de imágenes NIR e IR aéreas para agricultura de precisión

Con el uso de NDVI fue implementado un modelo predictivo de distribución de especies de plantas en (Silvana Amaral, 2007). Los modelos predictivos de distribución de las especies utilizan datos de ocurrencias y datos ambientales para generar un modelo de los requerimientos de las especies y un mapa de su distribución geográfica potencial. Se analizó la contribución de los datos de teledetección, específicamente el NDVI, para los modelos de distribución de especies, en este caso de una especie de Coccocypselum en Brasil. Se generaron dos modelos: el primero utilizando datos de trama topográficos y climáticos como datos ambientales, y el segundo adicionando los valores del NDVI. En este estudio se ilustró el potencial de la incorporación de datos de NDVI en modelos a gran escala de distribución de las especies de plantas. Los datos de NDVI mostraron tener una aplicación potencial en los avances en los modelos ecológicos ya que se observaron diferencias estadísticas ligeras entre los modelos de distribución de especies generados. En (Marta S Lopes, 2011) se mostraron las grandes potencialidades del NDVI para determinar el rango y el patrón de verdura de la cubierta del cultivo del trigo y en la estimación del valor de herencia de la expresión verdura (stay-green) en la madurez fisiológica del mismo, independientemente de los efectos de su fenología. Para lograr estos resultados se utilizó un sensor GreenSeeker aumentando la precisión del estudio con el número de estimaciones realizadas. Los resultados obtenidos se correlacionaron satisfactoriamente con la cosecha obtenida y el rango de verdura del trigo mostró un potencial de herencia moderada.
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Procesamiento inteligente de imágenes para el modelado geomorfológico

Procesamiento inteligente de imágenes para el modelado geomorfológico

Las planicies de marea del estuario de Bah´ıa Blanca se caracterizan por tener una am- plia presencia de accidentes geogr´aficos (cursos de marea y cuencos de agua) de diversos tama˜nos, formas y orientaciones. El estudio del origen de los mismos, su permanencia y los mecanismos de erosi´on durante la evoluci´on de estos accidentes es importante para determinar futuros procesos din´amicos en el humedal costero. Sin embargo, el acceso di- recto para el monitoreo de estas regiones no es f´acil, tiene un costo prohibitivo, no siempre es posible el acceso condicionado por las mareas y es ambientalmente da˜nino. El proce- samiento digital de im´agenes (PDI) de sensado remoto es una alternativa natural ante esta situaci´on, dado que es una herramienta no invasiva para la extracci´on de datos cualitativos y cuantitativos sin alterar el estado natural del objeto bajo estudio.
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ANALISIS COMPARATIVO DEL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES MEDICAS ENTRE LAS TECNICAS CONVENCIONALES VS TECNICAS DIFUSAS

ANALISIS COMPARATIVO DEL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES MEDICAS ENTRE LAS TECNICAS CONVENCIONALES VS TECNICAS DIFUSAS

Página 61 El sistema fuzzy fundamental en este algoritmo es el que contiene las reglas en la figura 3.19b. Éste es el que se ha descrito en Xfuzzy 3 con la herramienta xfedit. Ver figura 3.20a. Para ello se ha tenido que definir un nuevo operador de inferencia con la herramienta xfpkg puesto que la regla „otherwise‟ tiene la particularidad de activarse como el complemento de la suma de los grados de activación de las otras 3 reglas. Las funciones de pertenencia para los conceptos „small‟, „strongly small‟ y „large‟ que aparece n en la base de reglas pueden describirse heurísticamente, sin embargo, puesto que podemos disponer de un conjunto de datos numéricos correspondientes a pares de imágenes condistinta resolución, estas funciones se han ajustado en Xfuzzy 3 con la herramienta xfsl. Para simular el procesado se ha creado una clase Java que pide al usuario seleccionar una imagen. La clase va recorriendo los píxeles de la imagen proporcionando las entradas necesarias para ir interpolando los diferentes píxeles. Esta clase genera la imagen agrandada permitiendo su visualización y escritura en un fichero. Ver figura 3.20b [13].
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Procesamiento de imágenes orientado a personas No videntes

Procesamiento de imágenes orientado a personas No videntes

Existen varias cosas a tener en cuenta a la hora de programar una aplicación: entre la mas importantes se encuentran: el manejo de diferentes archivos, los cuales configuran, compilan y manejan la aplicación; y lo relacionado con la versión del sistema operativo (API); así también como la utilización de permisos a la hora de hacer uso de los recursos del dispositivo tales como la cámara, almacenamiento de datos en memoria, GPS, Bluetooth, etc.

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Procesamiento de imágenes en Android

Procesamiento de imágenes en Android

Datos precargados en la aplicación: Los datos precargados serían los relacionados con las categorías, los productos, sus especificaciones y sus texturas (cada producto posee un total de tres texturas). Debido a la cantidad de datos que podrían suponer este conjunto se tomo como decisión añadirlas al proyecto cargadas por defecto. Con el fin de realizar esta labor se hace uso de dos scripts SQL, el primero de ellos contiene la estructura de tablas correspondiente a nuestra BBDD, mientras que el segundo script contiene los datos de cada una de estas tablas, la BBDD utilizada en la aplicación móvil toma como base la utilizada en la aplicación web.
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Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Las wavelets fueron desarrolladas independientemente por matemáticos, físicos cuán- ticos, ingenieros eléctricos y geólogos, pero las colaboraciones entre estos campos du- rante la década pasada han conducido a los nuevos y variados usos. ¾Que son las wavelets, y porqué pueden ser útiles? La idea fundamental detrás de las wavelets es analizar según la escala. De hecho, algunos investigadores sienten que el usar wavelets de manera que adoptan una nueva tendencia o perspectiva en el proceso de datos. Las wavelets son las funciones que satisfacen ciertos requisitos matemáticos y se utilizan en la representación de datos o de otras funciones. La mayor parte de la teoría básica wavelet ya se ha desarrollado. Las matemáticas han concluido penosamente, y la teoría wavelet ahora está en la etapa del renamiento. Esto implica el generalizar y extender el dominio de las wavelets, por ejemplo en ampliar las técnicas de paquetes wavelet. El futuro de las wavelet recaen en como-todavía el territorio de usos desconocidos. Las téc- nicas wavelet no se han trabajado a fondo en usos tales como análisis de datos prácticos, donde, por ejemplo, los datos discretamente muestreados en series de tiempo necesitan ser analizados. Tales usos ofrecen avenidas emocionantes para la exploración [15].
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Ajuste de las especificaciones técnicas del test de viabilidad por tetrazolio en semillas de Cenchrus ciliaris L. (buffet grass)

Ajuste de las especificaciones técnicas del test de viabilidad por tetrazolio en semillas de Cenchrus ciliaris L. (buffet grass)

numerosos desarrollos estadísticos en R para datos espaciales, temporales y espacio-temporales, pero una limitante intrínseca del lenguaje se impone: los procesos ocurren todos en memoria. R utiliza en las operaciones matemáticas de la mayoría de las funciones, formato matriz o vector (opcionalmente data frames que son convertidos internamente a matriz o vector), y el formato preferido para la presentación de resultados es la lista. Existen desarrollos de Memory Mapped Files (Adler, Gläser, Nenadic, Oehlschlägel y Zucchini, 2018; Kane, Emerson, Haverty y Determan, 2018; Ryan, 2018), Shared Memory (Kane et al., 2018), y Map and Reduce Memory (Henry y Wickham, 2018) y dividir- aplicar-combinar (Wickham, 2011), que convierten a R en un entorno apto para la ejecución de algoritmos de procesamiento de grandes volúmenes de datos en máquinas locales, optimizando el uso de recursos de hardware, principalmente memoria RAM. La computación en paralelo que puede implementarse en R es una práctica frecuente para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. En este trabajo, se discuten estrategias para la construcción de bases de datos de series de tiempo de imágenes satelitales con el software R y se ilustran las ventajas del marco de trabajo dividir- aplicar-combinar para el preprocesamiento de los datos.
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Diseño e implementación de un sistema de visión para la asistencia de personas con discapacidad

Diseño e implementación de un sistema de visión para la asistencia de personas con discapacidad

Los sistemas de visión por lo general nos dan información que puede ser utilizada para cambiar el medio. En el trabajo hecho por Blankenship y Alouani en la Universidad Tecnológica de Tennessee se estructuró un diagrama de bloques que podría ser usado para describir de manera general un sistema de visión [9] (Figura 2.4). En dicha figura se puede observar el proceso de reconocimiento del objetivo, el control e interacción de los componentes del sistema de visión. Se menciona también en un artículo del Instituto de Electrónica y Telecomunicaciones de Rennes dado por Kpalma y Ronsin sobre un punto de vista general del procesamiento de imágenes que generalmente se sigue orden [10]. Se aprecia que se hace un primer procesamiento (pre-procesamiento), luego de capturar la imagen, después se extraen los descriptores para así clasificar las características deseadas con ayuda de una base de datos. Finalmente, el sistema decide y ejecuta una acción que pueda cambiar la situación actual del medio.
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PROGRAMA NACIONAL DE CONSERVACIÓN DE BOSQUES PARA LA MITIGACIÓN DEL CAMBIO CLIMÁTICO PROCESO CAS Nº MINAM/PNCB

PROGRAMA NACIONAL DE CONSERVACIÓN DE BOSQUES PARA LA MITIGACIÓN DEL CAMBIO CLIMÁTICO PROCESO CAS Nº MINAM/PNCB

Contar con los servicios de un(a) Profesional con sólidos conocimientos en el procesamiento de imágenes satelitales y estructuración de base de datos, cuyo objetivo será desarrollar, ejecutar e implementar los mecanismos de alerta temprana de bosques de conservación en el ámbito amazónico a diferentes escalas de trabajo; además de brindar asistencia técnica a los diferentes socios del Programa.

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biOps : un paquete de procesamiento de imágenes en R

biOps : un paquete de procesamiento de imágenes en R

R es un lenguaje interpretado, de scripting, y un conjunto de librer´ıas destinadas principalmente al an´ alisis estad´ıstico de datos. Es una implementaci´ on libre del lenguaje estad´ıstico S , creado a mediados de la d´ ecada del ’70 por los Laboratorios Bell, aunque se ve influenciado tambi´ en por el lenguaje Scheme. Se distribuye sin costo y bajo la licencia GPL, y es el lenguaje sobre el cual se ha llevado a cabo la implementaci´ on de los diversos algoritmos que forman parte de este trabajo. R est´ a construido principalmente sobre el lenguaje de programaci´ on C, aunque mucha funcionalidad est´ a escrita en R mismo. Adem´ as puede integrarse con otros lenguajes mediante el uso de funciones espec´ıficas, lo que nos permite una diversidad de opciones a la hora de tomar decisiones de implementaci´ on. Se codificaron algunos algoritmos, objeto de este trabajo, tanto con acceso a c´ odigo realizado en C como a uso expl´ıcito de este lenguaje, y se compararon los datos de eficiencia mediante algunas herramientas de profiling. La gran diferencia encontrada a favor de las implementaciones con llamadas a c´ odigo C , cuyas causas se mencionan, influenci´ o en su mayor uso en el resto de los algoritmos.
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Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Desde la adquisición de imágenes hasta la visualización de ellas sobre el monitor o pantalla, la computadora pierde un tiempo determinado. Si se toma en cuenta el tiempo de latencia, que existe cuando se ocupa todo el ancho de banda USB de los datos que son capturados por el sensor CCD de la cámara, o cuando algunos deciden utilizar transmisiones de imágenes inalámbricamente, en el uso de la robótica. El tiempo en que el microprocesador tarda en operar secuencialmente todas las tareas que le ordena el sistema operativo, desde las múltiples variables que existen del usuario al estar manipulando y trabajando sobre el sistema operativo bajo software, hasta la tarea de generar imágenes o video con respecto a estas variables. Ahora, si a eso le sumamos el tiempo que toma en procesar todos los algoritmos matemáticos que utiliza la visión artificial para manipular las imágenes e interpretarlas, se logra establecer que todo este proceso lleva un tiempo relativamente grande.
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Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

En el sistema PDICalc , como hemos visto, este procedimiento se programa de una manera sencilla y puede reutilizarse para distintas porciones de la imagen sin reprogramar. En la Fig. 1(a) podemos observar una imagen de Landsat TM-5 procesada en el PDICalc . En la columna de la izquierda se observan los mapas de bits de las 6 bandas (excluyendo la 6), en la columna del medio se aplic¶o la misma ecualizaci¶on a cada celda de la izquierda, y en la columna de la derecha se modi¯c¶o la crominancia para asignar un color diferente a cada banda. PDICalc ofrece la opci¶on de abrir una imagen satelital directamente del CD, en formato ERDAS, o tambi¶en en el formato provisto por la CONAE, donde se puede elegir la banda en particular, la zona dentro de la imagen, y se puede previsualizar para observar si la selecci¶on es adecuada. Los valores de posici¶on y tama~ no de la selecci¶on quedan almacenados en forma persistente, para facilitar la apertura secuencial de todas las bandas necesarias en forma id¶entica. Una vez que se han cargado las bandas, entonces es muy sencillo aplicar los procedimientos usuales de procesamiento y detecci¶on, por ejemplo, la segmentaci¶on de los ¶³ndices de vegetaci¶on o de edi¯caci¶on [7] (ver Fig. 1(b)). En la Fig. 2 se muestra en tama~ no verdadero en la ventana de view. Esta ¶ ultima ventana permite almacenar una secuencia de im¶agenes para poder comparar r¶apidamente entre resultados alternativos y elegir el m¶as adecuado.
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