Procesamiento digital de imágenes

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Aplicación para dispositivos móviles para determinar la calidad granos empleando procesamiento digital de imágenes

Aplicación para dispositivos móviles para determinar la calidad granos empleando procesamiento digital de imágenes

Se presenta el desarrollo de una aplicación para dispositivos móviles para determinar la calidad de granos empleando procesamiento digital de imágenes. La aplicación se ejecuta bajo el sistema operativo de código abierto Android. Emplea la cámara digital del dispositivo móvil para adquirir imágenes de muestras de granos. Con técnicas de procesamiento digital de imágenes se determina los aspectos morfológicos de granos como ser largo, ancho, área y factores de forma de los mismos. Mediante un sistema experto, basado en reglas, se determina su calidad. Su interface es amigable, ofrece al usuario un manejo intuitivo y puede ser usado de manera sencilla por personas sin entrenamiento especial. El sistema permite realizar objetivamente el análisis y la clasificación de acuerdo a las normativas de calidad vigentes. Genera dos tipos de informes, uno de toda la muestra y otro sobre las características de cada grano. Se probó para granos de alubia, lentejas, poroto manteca y arroz, con resultados satisfactorios, lo que sugiere que la aplicación se puede extender a otros tipos de granos
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Control de calidad de cerámicos con procesamiento digital de Imágenes para reducir costos

Control de calidad de cerámicos con procesamiento digital de Imágenes para reducir costos

El trabajo de investigación realizado sobre procesamiento digital de imágenes en el control de calidad de cerámicos, dispone de diferentes herramientas para implementar en la industria, con programas a medida como Matlab, visión assinten, OpenCV, Labview, entre otros; además esta tecnología está siendo cada vez más utilizada en los procesos de automatización por empresas industriales para agilizar y verificar con mayor precisión el control de calidad.

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Specklegramas de fibra óptica analizados mediante procesamiento digital de imágenes

Specklegramas de fibra óptica analizados mediante procesamiento digital de imágenes

Los sensores basados en el análisis de la distribución de intensidades del patrón de interferencia modal a la salida de una fibra óptica son conocidos como sensores ópticos basados en specklegramas de fibra óptica (Fiber Specklegram Sensors, FSSs). En este trabajo se muestran los specklegramas, simulados numéricamente mediante el método de los elementos finitos, de una fibra óptica Thorlabs 1550BHP perturbada mecánicamente, y se hace uso de la información global o de regiones del specklegrama mediante el procesamiento digital de imágenes a través de un análisis de correlación. Los resultados muestran como la correlación entre imágenes se puede usar como valor de cuantificación para la medición de fuerzas, y cómo la división del patrón por zonas de interés puede mejorar las características metrológicas del sensor. © 2018. Acad. Colomb. Cienc. Ex. Fis. Nat.
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Clasificación de granos de lentejas emplenado procesamiento digital de imágenes

Clasificación de granos de lentejas emplenado procesamiento digital de imágenes

Resumen — Se presenta en este trabajo un clasificador de granos de lenteja que emplea procesamiento digital de imágenes (PDI).Está basado en comparar, a través del coeficiente de correlación, el histograma normalizado de la imagen digital en niveles de gris de granos de una muestra con los correspondientes a granos identificados por su aspecto en normal, ennegrecido, decolorado y partido, considerados como patrones. Para obtener los histogramas patrón, se seleccionaron, manualmente de un paquete comercial, treinta granos de cada categoría y se registraron sus imágenes con un escáner de escritorio. La pertenencia de un grano a una categoría se definió a través de reglas aplicadas a los valores que toma el coeficiente de Pearson y el cálculo del porcentaje de cada categoría presente en la muestra se realizó a través de un contador. El procedimiento de comparación y conteo es objetivo, sencillo, rápido y eficiente. En este trabajo, no se tuvieron en cuenta granos brotados, descascarados o picados, aspectos que se encuentran en estudio.
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Experimentos de procesamiento digital de imágenes empleando el software ImageJ

Experimentos de procesamiento digital de imágenes empleando el software ImageJ

El presente capítulo tiene como objetivo presentar los métodos requeridos para implementar las técnicas de filtrado gaussiano, de mediana y de media, así como las técnicas de segmentación watershed y umbralado de Otsu, con imágenes de los laboratorios del curso de procesamiento digital de imágenes y otras de microscopía celular. Se crea así una nueva forma de trabajar con estos métodos a través de este software. La versión empleada de ImageJ es la 1.41o, programado en Java 1.6.0_23, la cual cuenta con 383 comandos y 33 macros. Con la ayuda del Matlab 7.0, se implementan estas mismas técnicas, con el propósito de comparar los resultados de ambos programas.
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Estimación de propiedades mecánicas de aceros hipoeutectoides Utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes obtenidas a través de un microscopio óptico metalográfico

Estimación de propiedades mecánicas de aceros hipoeutectoides Utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes obtenidas a través de un microscopio óptico metalográfico

El presente trabajo aborda el tema de la estimación de propiedades mecánicas de aceros hipoeutectoides utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes obtenidas a través de un microscopio óptico metalográfico. En el mismo, primeramente, se expone el marco teórico referencial relacionado con el procesamiento digital de imágenes, demostrándose la no existencia de software de dominio público para ello. Sin embargo se constató la aplicabilidad del software libre Image J, dedicado al campo de la medicina, en esta investigación. En este sentido, se elaboró un procedimiento para la utilización de este programa en la determinación de los porcientos de perlita y ferrita en muestras de aceros hipoeutectoides. en estado normalizado o recocido, así como su contenido de carbono. En una segunda etapa del procedimiento se utilizan los resultados obtenidos del porciento de perlita para estimar la resistencia a la tracción ( σ B ), y con ella la dureza (HB), el límite de
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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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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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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 digital de imágenes en FPGA.

Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Procesamiento Digital de Imágenes en FPGA Página 46 deben estar en minúscula) se han imprimido aquí en negritas para mayor compresión, pero el lenguaje no requiere de esto. A continuación, las declaraciones input y output definen cuáles puertos son de entradas y salidas. Las conexiones internas se declaran como alambres. El circuito tiene una conexión interna en la terminal e, la cual se declara con la palabra wire. La estructura del circuito se especifica empleando las compuertas primitivas predefinidas como palabras clave. Cada declaración de compuerta consiste en un nombre opcional (como g1, g2, etc.) seguido de la salida y de las entradas de la compuerta, separada por comas y encerradas entre paréntesis. La salida siempre va primero, seguida de las entradas. Por ejemplo, la compuerta OR se llama g3, su salida es y tiene como entrada R y . La descripción del módulo termina con la palabra clave endmodule. Observe que cada enunciado termina con un signo de punto y coma, pero no hay un punto y coma después de endmodule.
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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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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

Existen contadas empresas dedicadas a la producción de aparatos que realizan tarea s como el tratamiento de muestras sanguíneas, un ejemplo es la empresa privada Siemens que presenta un costo que fluctúa por encima de los $ 50.000 para un Sistema de Hematología; por estas razones no se tiene información sobre la tecnología que utilizan los distintos software de laboratorio y que obviamente el acceso a éstos tienen un determinado costo. Estos costos tan elevados son uno de los principales motivos de que la mayoría de los laboratorios clínicos de nuestro país no puedan acceder a tales aparatos. Por otra parte el software para análisis de imágenes médicas es una opción para el procesamiento de imágenes como radiologías, ecografías, muestras de sangre, etcétera, que ayuden a agilizar tareas rutinarias como el conteo de células sanguíneas, identificación de anomalías y células cancerosas, entre otros. Se encuentran escasos paquetes de software para el análisis de imágenes, la mayoría de los cuales se centran en procesos industriales y no así de análisis de laboratorios.
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Morfología Matemática en Variedades Riemannianas: Aplicaciones al Procesamiento Digital de Imágenes

Morfología Matemática en Variedades Riemannianas: Aplicaciones al Procesamiento Digital de Imágenes

En la medida del aumento del poder de las computadoras, la sociedad cient´ıfica ha asumido nuevos retos que implican el an´ alisis de una gran cantidad de datos que est´ an dados, ya sea a trav´es de una se˜ nal, una gr´ afica o una imagen. Uno de los retos consiste en reconocer ciertos patrones de comportamiento en los datos proporcionados o de sustraer cierta informaci´ on de inter´es. El ´ area de visi´on computacional se ocupa de muchos problemas cuyos datos e informaci´ on da origen al an´ alisis de una imagen o una se˜ nal. Dentro del campo de visi´on computacional se encuentra el ´ area del procesa- miento digital de im´ agenes, que se ocupa de la representaci´ on geom´etrica y el an´ alisis de caracter´ısticas funcionales a trav´es de modelos n − dimensionales y que pueden ser obtenidas por m´etodos de segmentaci´ on. Existen otros problemas importantes del pro- cesamiento digital de im´ agenes como el filtrado, la eliminaci´ on de ruido, la restauraci´on, la compresi´on, la encriptaci´on, la comparaci´on de formas, por mencionar algunos. Ca- da uno de estos problemas presentan un alto grado de dificultad computacional; para darnos una idea de la magnitud del problema, si consideramos tan solo una imagen simple, como las im´ agenes binarias (blanco y negro), se tiene una representaci´ on en un espacio discreto de tama˜ no n × m y el espacio de b´ usqueda, en primera instancia, tiene tama˜ no 2 n×m ; esto es, una imagen peque˜ na de 32 × 32 pixeles se puede modificar de 2 1024 maneras. Para vencer esta dificultad computacional existen muchas t´ecnicas de
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Procesamiento digital de imágenes: Metodología de tonos de grises y pseudo color

Procesamiento digital de imágenes: Metodología de tonos de grises y pseudo color

El interés en estudiar y llegar a reproducir los mecanismos de procesamiento y representación de la información visual que percibe un ser vivo se remontan a los orígenes de la ciencia y la filosofía. Desde la época de Platon y Aristoteles hasta nuestros días se han formulado diversas teorías sobre como percibe el ser humano su realidad exterior y de que manera usa y representa la información captada por sus sentidos. Más recientes en la historia están los estudios de Kepler sobre el análisis geométrico de la formación de la imagen en el ojo, los de Newton sobre visión en color y dentro ya de este siglo los de Helmhotz (1910) sobre óptica fisiológica y Wertheimer (1912) sobre el movimiento aparente de agrupaciones de puntos o campos. Estos trabajos, entre otros, han establecido las bases de las actuales teorías de percepción visual.
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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

1. El software CellProfiler supera técnicamente a otros programas informáticos existentes con anterioridad porque permite medir una serie de características de células, incluidas el tamaño, la forma, la localización y otras no empleadas como la distribución del ciclo celular, el número de orgánulos, la textura, y los niveles de fosfato y proteínas. CellProfiler es eficaz en un gran número de tipos de células y organismos, por ejemplo las Drosophila Kc167, porque estas células son particularmente difíciles de identificar mediante el análisis de imagen automatizado. 2. Es un software que facilita el trabajo en los laboratorios, ya que con un mismo programa pueden analizarce cientos de miles de imágenes a la vez, o sea, lo que trato decir es que con un banco de imágenes tituladas células_1 hasta células_200, introduciendo el dato en la interfaz gráfica de CellProfiler con el nombre solamente células, se analizan todas a la vez.
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Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

Durante los últimos años, el desarrollo tecnológico ha beneficiado en forma importante el diagnóstico por imágenes permitiendo la detección de tumores renales y hepáticos incidentales, generalmente más pequeños, en personas más jóvenes y con un potencial maligno eventualmente menor. Esto ha permitido un gran avance de las técnicas intervencionistas como la criocirugía y la ablación por radiofrecuencia, evitando en algunos casos cirugías mayores, disminuyendo las morbimortalidad, días de hospitalización y costo total de un tratamiento. Sin embargo tanto la criocirugía como la ablación por radiofrecuencia, a través de temperaturas excesivamente bajas o altas respectivamente, matan tanto las células tumorales como las sanas. Es importante por lo tanto identificar los tumores con extraordinaria precisión espacial.
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PDICalc: una planilla de cálculo para el procesamiento digital de imágenes

PDICalc: una planilla de cálculo para el procesamiento digital de imágenes

La gram¶atica permite expresiones circulares, como por ejemplo celda1=filtrar(celda1). Este tipo de casos son ¶ utiles y necesarios cuando es necesario aplicar un procesamiento iterativo una cantidad indeterminada de veces (varias erosiones o varias dilataciones, por ejemplo). Por dicha raz¶on hemos elegido que la evaluaci¶on de las expresiones sea expl¶³cita (por medio del bot¶on comando en la GUI de la planilla) al contrario de lo que ocurre en las planillas de c¶alculo convencionales. De esa forma el usuario puede observar no solo el resultado de ir aplicando iterativamente estos ¯ltros, sino el efecto que se produce cuando a la imagen obtenida se le aplica un procesamiento ulterior.
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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.
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Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

El procesamiento digital de im´agenes es un ´area muy amplia que abarca desde aquellos pro- cesos cuyas entradas y salidas son im´agenes, los procesos que extraen atributos o caracter´ısticas cuantificables de una imagen hasta aquellos procedimientos que permiten reconocer objetos de for- ma individual o en grupo. Hist´oricamente pueden considerarse como las primeras aplicaciones del procesamiento digital de im´agenes aquellas relacionadas con la adquisici´on, mejoramiento e inter- pretaci´on de im´agenes sensadas por sondas espaciales [8]. Tres aspectos principales de esta ´area de conocimiento son el mejoramiento, la restauraci´on y la identificaci´on de objetos [3, 8, 22]. Los m´etodos de mejoramiento est´an orientados al sistema visual humano mientras que los m´etodos de restauraci´on se basan en criterios ´optimos independientes de la visi´on humana. Por otra parte, la identificaci´on o el reconocimiento de objetos forma parte del an´alisis preliminar de una imagen para efectos de su interpretaci´on. Entre las herramientas com´ unmente empleadas se pueden considerar el an´alisis de Fourier, los filtros lineales, los m´etodos estad´ısticos y los patrones sint´acticos para reconocimiento de objetos en im´agenes.
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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.
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