Procesamiento de las Imágenes

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Procesamiento de imágenes orientado a personas No videntes

Procesamiento de imágenes orientado a personas No videntes

El proyecto consta de la programación de una aplicación móvil encargada de la obtención y procesamiento de imágenes tomadas del ambiente mediante la cámara incorporada en el dispositivo móvil. Se podrá elegir y cambiar la función a ejecutar mediante la posición y orientación del mismo, pudiéndose elegir entre la búsqueda del cartel indicador de una farmacia o de un subte, o la búsqueda del estado de un semáforo. Así, según la función que se active, se obtendrán diferentes resultados, los cuales serán comunicados al usuario mediante alertas sonoras reproducidas por un auricular inalámbrico. Éste estará comunicado con la aplicación mediante comunicación Bluetooth.
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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.
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Granja para procesamiento en red de video e imágenes

Granja para procesamiento en red de video e imágenes

Realmente el precio de la variante superior no es alto cuando se compara el potencial que brinda con el de computadora de iguales características. Esta variante se puede considerar mas adelante, incluso con una tendencia a ir completando sabiendo que a largo plazo se ahorra mucho dinero. Respecto a la variante 2 se evaluó dado bajo costo, pero en realidad no es una opción buena, dado que lo celerones no son fiables para el procesamiento de video e imágenes, sin embargo en la esfera de la programación para por ejemplo compilar en C++ o en otros lenguajes esta sería la versión mas apropiada. La 3ra variante es la mejor, porque se incluyen además 3 PC que ya se poseen y tienen mucho mas potencial que los celerones; no se incluyen mas procesadores del tipo Core2Duo por las limitaciones financieras, además porque los trabajos que se realizan no lo requieren.
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Procesamiento de imágenes y análisis espectral de Fourier para la detección de cáncer de piel

Procesamiento de imágenes y análisis espectral de Fourier para la detección de cáncer de piel

La metodología propuesta por Jaleel et al. (2012) está basada en técnicas de procesamiento de imágenes y el uso de redes neuronales artificiales. Al igual que Gola et al. (2011) su objetivo principal fue clasificar el melanoma de otras enfermedades de la piel. Las imágenes fueron pre-procesadas para remover el ruido presente en ellas, después es aplicado el filtro de la mediana para suavizar la imagen. El método de segmentación por umbral se aplicó para obtener la imagen segmentada y binarizada. Como parte de la metodología se entrenó una red neuronal, tomando como características la media, la desviación estándar, la media absoluta y las normas L1 y L2, las cuales se obtuvieron al hacer una transformación de la imagen aplicando el método 2D wavelet. En base a los resultados obtenidos sólo se reportó una taza de precisión buena, sin embargo se menciona que el sistema puede ser mejorado. Dada una imagen dermatoscópica Sadeghi et al. (2011) desarrollaron una metodología para clasificar la presencia o ausencia de redes pigmentadas en la piel. Inicialmente la imagen fue pre-procesada con el objetivo de remover el ruido de baja frecuencia, para esto se aplicó el filtro pasa altas, este paso se llevó a cabo bajo diferentes espacios de color (espacio de color NTSC, L*a*b y RGB). Las mallas o estructuras cíclicas representan una región de red pigmentada en la piel. El filtro laplaciano de la gaussiana LoG permite destacar las regiones donde hay cambios bruscos de intensidad en una imagen y se utiliza con frecuencia para detectar bordes, en esta metodología se aplicó este filtro para encontrar las mallas o estructuras cíclicas ya que estas representan la presencia de una región de red pigmentada. Mediante un análisis de ocho componentes conectados se unió el conjunto de sub-gráficos, posteriormente se removió el ruido y las estructuras no deseadas, a partir de este gráfico se obtuvo la densidad de radio, la cual fue usada para detectar la red pigmentada. El porcentaje de clasificación reportado fue de 94.3%.
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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

En la actualidad en el mundo existen disímiles softwares para procesamiento de imágenes vinculados a la agricultura de precisión perfilándose dos tipos fundamentales: los que son provistos como paquetes de software con una licencia de un valor determinado según las operaciones que se vayan a realizar por ejemplo, generación de ortomapas, procesamiento de imágenes NIR o cálculo de índices vegetativos, siendo gratis en algunos casos del software libre y los que tienen plataformas de procesamiento en la nube con un precio establecido según la cantidad de información a procesar. Cada uno tiene sus ventajas y desventajas, en el caso de los primeros se necesita adquirir computadoras con altas capacidades de cómputo que pueden ser excesivamente caras, aunque esto provee la posibilidad de realizar estudios de forma independiente en cualquier momento y en los segundos se necesita hacer pagos por cada tarea a realizar, aunque si la tarea es de baja complejidad y no se va a realizar frecuentemente puede ser mucho más factible económicamente que la opción anterior.
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Asimilación de un software para el procesamiento digital de imágenes médicas

Asimilación de un software para el procesamiento digital de imágenes médicas

En diversos centros de investigación e instituciones médicas se generan diariamente un gran volumen de imágenes digitales, las que organizadas en bancos de datos constituyen una importante fuente de información para el diagnóstico, la investigación y la docencia médica. Para el procesamiento digital de estas imágenes se han desarrollado diversos software, de los cuales se ha seleccionado un grupo representativo para su descripción en este trabajo. En particular, y para dar respuesta a uno de los objetivos del presente trabajo, se identificó un software especializado en imágenes de microscopía celular: "CellProfiler" que presenta ventajas con respecto a otros software actuales al obtenerse resultados satisfactorios en varias técnicas para el estudio y procesamiento de imágenes. Este software es capaz de detectar algunas características que no son fácilmente detectables desde el punto de vista de un observador humano. Por ejemplo, pequeñas pero importantes diferencias biológicas, como pueden ser, un aumento del 10% en el tamaño del núcleo, que no son perceptibles por el ojo humano. Otras características, son, por ejemplo, la textura y las manchas de proteínas o ADN, que son observables, pero no cuantificables por inspección visual. CellProfiler no requiere de un lenguaje de programación para su empleo y es de fácil utilización para los usuarios sin necesidad de tener un nivel elevado de especialización.
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Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Existen diversas aplicaciones hechas por computadora que aplican la visión artificial, un ejemplo cercano, son los robots autónomos o sistemas de control inteligentes. Estas aplicaciones, por lo general, realizan sus tareas con mucha latencia, debido a que los algoritmos que utiliza la visión artificial son muy complejos y procesados en computadoras secuenciales. El proceso de captura, envió de la imagen y su respectivo procesado en una computadora secuencial, produce mucho tiempo para que el sistema tome la decisión final. Los algoritmos de visión requieren muchos recursos de arquitectura para su procesamiento, por lo que, una computadora ordinaria no lo es suficiente. El principal problema de las aplicaciones de visión artificial es el tiempo de ejecución de los algoritmos y el coste de los equipos. La mayor demanda de prestaciones de los algoritmos de procesamiento de imágenes, unido a la mayor resolución espacial, hace que cada vez sean mayores las demandas de carga computacional, y si además se desea trabajar en tiempo real, las exigencias de los tiempos de ejecución de los algoritmos son aún más críticas.
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Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes

Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes

Si bien el umbralado es una técnica fácil de aplicar a imágenes en tonos de gris, pueden aparecer algunas complicaciones en el caso de imágenes color. El color se representa comúnmente por una tripla de componentes escales rojo, verde y azul (R, G, B) en un espacio ortogonal, o alguna transformación de ellos. Detectar clusters de puntos en este espacio involucra el análisis de picos y valles de tres histogramas diferentes o determinar un umbral apropiado en un histograma tridimensional, el cual puede requerir un alto costo computacional [3]. Por otra parte, el espacio RGB es apropiado para visualizar color, pero no es conveniente para muchas tareas de procesamiento de imágenes a causa de la alta correlación entre sus componentes. Contrariamente, el espacio YIQ tiene en cuenta la mayor sensibilidad humana a los cambios en luminosidad (Y) que en la información sobre el color (I y Q). Estas componentes se encuentran desacopladas, de manera que pueden ser procesadas independientemente. El espacio YUV es una versión levemente diferente del YIQ pero con las mismas ventajas [4].
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Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

En esta línea de investigación se busca crear una herramienta de trabajo para el procesamiento y visualización de imágenes satelitales con el propósito de facilitar su uso y comprensión en diversas ramas de la investigación científica. Dicha herramienta está en condiciones de adquirir las imágenes en el formato original del Landsat-5 provistas por la CONAE, procesar las bandas espectrales de manera de obtener una imagen visual adecuada para propósitos específicos, aplicar a las mismas corrección de histogramas, filtrados morfológicos, por convolución, corrección espectral, etc. De esa forma se estará en condiciones de proveer un servicio de gran utilidad a los numerosos usuarios de este tipo de imágenes. 2. Obtención de imágenes satelitales
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Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

En cuanto a lo que se reere en procesamiento de imágenes, son muy amplias las aplicaciones que esta tiene con respecto a otras ciencias como lo es en la ciencia espacial la cual sirvió para realzar y mejorar las imágenes de la Luna enviadas por la misión Surveyor, las misiones a Marte, y los vuelos tripulados Apolo a la una. En medicina, los procedimientos realzan el contraste o codican los niveles de intensidad en los colores para facilitar la interpretación de las señales de los rayos X o de otras señales biomédicas. Los geógrafos emplean técnicas similares para analizar los patrones de polución a partir de imágenes aéreas o de satélite. En la arqueología, los métodos de procesamiento digital de señales han servido para restaurar imágenes borrosas que eran únicos registros de objetos que fueron dañados o perdidos después de haberlas fotograado. En la física y en campos de estudio similares, estas técnicas realzan las imágenes de experimentos en los plasmas de alta energía y los microscopios electrónicos. De esta forma, los conceptos de procesamiento de señales se aplican de la misma forma en ciencias como la astronomía, la biología, investigaciones policíacas y aplicaciones industriales [10].
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Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Siendo el principal objetivo de este trabajo la implementación algorítmica de operadores morfológicos matemáticos para el procesamiento de imágenes digitales, se concluye la culminación del mismo en funciones o comandos que deben ser implementados en el editor del software de computación científica Matlab. A pesar de que dicho software presenta una librería denominada Toolbox Image Processing, la implementación algorítmica fue realizada utilizando código de programación fuente para facilitar al lector la comprensión de tales algoritmos.

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Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

La constante evolución de las imágenes digitales ha permitido que la fotografía no se quede tan solo en una simple captura del momento, sino más bien de que podamos ver más que una simple imagen. La tecnología ha ayudado a avanzar en estos y en otros ámbitos que hacen más interesante el procesamiento de una imagen, no solo para corregir errores sino también para poder modificarlas y/o manipularlas a nuestro gusto. A día de 6hoy las imágenes digitales tienen innumerables procesamientos para una gran variedad de aplicaciones, desde el retoque fotográfico para una publicidad o portada de revista, para el estudio de estructuras, identificación de objetos, entre otros aspectos. Una buena parte de estos avances son positivos para la ciencia debido a que gracias al procesamiento digital de una imagen podemos ver detalles que a simple vista el ojo humano no ve o pasa desapercibido, entre todos los tipos de imágenes tenemos las imágenes satelitales, que nos permiten la visualización de nuestro planeta y aunque sean imágenes con una gran resolución nos permiten identificar objetos y objetivos que queramos ver sobre la superficie. Las imágenes satelitales han venido evolucionando, desde una simple imagen monocromática hasta una imagen Ultraespectral.
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Procesamiento de imágenes en Android

Procesamiento de imágenes en Android

En el presente documento se describe el proyecto realizado como Trabajo de Fin de Grado (TFG) en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de Málaga (ETSII) bajo la dirección de la profesora Amparo Ruiz Sepúlveda. El proyecto consiste en la realización de una aplicación para la plataforma móvil Android que incluya el procesamiento de imágenes en una de sus funcionalidades, además del desarrollo de una aplicación web cuya tarea fundamental es gestionar la aplicación y ofrecer una manera agradable y visual de cargar los datos necesarios para el

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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.
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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:
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biOps : un paquete de procesamiento de imágenes en R

biOps : un paquete de procesamiento de imágenes en R

As´ı como se aplica el procesamiento de im´ agenes para el mapeo y exploraci´ on de recursos, los gobiernos pueden utilizar las mismas t´ ecnicas con otros prop´ ositos. Una industria que ha crecido mucho son los denominados Sistemas de Informaci´ on Geogr´ afica (GIS, por sus siglas en ingl´ es). Los usos de GIS son amplios y variados. Se puede hacer seguimiento de proyectos de construcci´ on mediante fotograf´ıas a´ ereas. Mapas de centros de poblaci´ on se pueden relacionar con el cubrimiento de determinados servicios. A partir de informaci´ on hidrogr´ afica y un mapa de elevaci´ on del terreno se pueden definir potenciales zonas de inundaci´ on. Todas estas funciones requieren distintas t´ ecnicas de procesamiento que combinan im´ agenes con informaci´ on gr´ afica y textual.
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Procesamiento digital de imágenes utilizando PDICalc

Procesamiento digital de imágenes utilizando PDICalc

El Procesamiento Digital de Im¶agenes (PDI) es un ¶area de creciente importancia tecnol¶ogica [3, 4]. Su objetivo general consiste en manipular se~ nales bidimensionales (im¶agenes) para mejorar alguna de sus caracter¶³sticas. Podemos decir que aplicar PDI consiste en dise~ nar en forma iterativa una secuencia de procesos, eligiendo los mismos de acuerdo a su efecto sobre las im¶agenes intermedias, y manipulando los par¶ametros en forma conveniente [2, 6]. Muchas veces, sin embargo, estas complejas cadenas de procesos deben aplicarse a m¶as de una imagen, lo cual resulta tedioso pues es necesario aplicar cada uno de los pasos con los mismos par¶ametros. Esto es especialmente notorio en el procesamiento de im¶agenes satelitales, por ejemplo de sat¶elites tem¶aticos multibanda, dado que estas operaciones deben realizarse para varias bandas en paralelo, lo cual hace que la tarea sea tediosa y sujeta a errores [7]. Todas estas di¯cultades llevan a pensar en buscar una manera °exible e intuitiva de plantear el dise~ no de un procesamiento de im¶agenes, especialmente para aquellos usuarios que utilizan el PDI de im¶agenes satelitales. En este trabajo present el sistema PDICalc , el cual es una planilla de c¶alculo que permite manejar im¶agenes como si fuesen celdas de una planilla com¶ un. Esto permite acceder a cada paso del procesamiento y modi¯car los par¶ametros de cada paso individualmente, sin tener que repetir todo el proceso. Tambi¶en permite la reutilizaci¶on de una secuencia de procesos o de sus partes a cualquier otra imagen, aplicar la misma secuencia en paralelo a varias celdas, y guardar las sesiones intermedias.
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Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

En el caso espec¶³¯co del procesamiento de im¶agenes satelitales, es evidente la aparici¶on de circunstancias adicionales que es necesario tener en cuenta. Entre ellas mencionamos la dispa- ridad de formatos, el hecho de que es necesario trabajar con varias bandas simult¶aneamente, y los requerimientos de procesamiento espec¶³¯cos del tema. Por dichas razones, en este tra- bajo presentamos los desarrollos adicionales agregados al sistema PDICalc para facilitar la gesti¶on y procesamiento de im¶agenes satelitales.

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Robot pintor artístico

Robot pintor artístico

Una vez se han adquirido las imágenes desde las fuentes disponibles como la cámara web, el propio equipo o la aplicación Paint, se ha realizado un procesamiento de la imagen en aquellos casos habilitados para ello y se ha llevado a cabo un correcto almacenamiento de la información procesada, es momento de plantearse qué hacer con toda esta información almacenada para que el robot pueda trabajar. Es aquí donde entra en juego el socket de comunicación que se ha proporcionado antes del comienzo de este proyecto, y en el cual se ha basado esta aplicación para la comunicación con la estación del robot.
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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

Una primera idea es “rellenar” cada región vacía, con el promedio de los valores de gris existentes en su vecindad. Esta operación sería lógica si existiese suficiente información en la periferia, y además, el tamaño de la región fuese pequeño. Sin embargo, la vecindad no siempre resulta lo suficientemente poblada de información como para garantizar que esta operación sea adecuada. Puede haber puntos vecinos que tengan el mismo estado de indefinición. En dependencia del paso de barrido y de la distribución de las fibras, la imagen primitiva dispondrá tanto de regiones cerradas tan pequeñas como un píxel, como regiones mayores. Por esta razón nuestra solución no se debe reducir únicamente a esta solución. Existe un área dentro del procesamiento de imágenes llamada restauración de imágenes (inpainting) que puede dar solución al problema. De ahora en adelante, por satisfacer la terminología que se utiliza en la literatura, nos referiremos a ella mediante el anglicismo inpainting. Esta técnica está basada en los procedimientos utilizados para restaurar partes dañadas en cuadros y que fue posteriormente extrapolada al mundo de la fotografía y el cine. En la Figura 2.17 se muestran dos ejemplos de imágenes a las que se le han aplicado estas técnicas para recuperar, de la mejor forma posible, la imagen original o para eliminar determinados elementos. En los dos ejemplos que se muestran, los trazos o letras en la imagen, son considerados regiones vacías o indefinidas que deben reconstruirse.
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