PDF superior Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

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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Estudio de técnicas de análisis espectral y su aplicación en el procesamiento digital de señales

Estudio de técnicas de análisis espectral y su aplicación en el procesamiento digital de señales

Donde a(t) se llama el filtro y la secuencia de tiempo b(t) es la función de los datos que se filtra por a(t). De las ecuaciones (1.86) y (1.87), se ve que los filtros asociados con el análisis wavelet de tiempo invertido y saltar cada punto de datos a otros durante el filtrado, que se llama downsampling es decir la técnica que reduce la frecuencia de muestreo de una señal con el fin de disminuir la cantidad de datos adquiridos. Por lo tanto se puede representar cada nivel de análisis por dos operaciones, el filtrado y disminución de la resolución.
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Análisis y Determinación de Enfermedades en el Fruto del Mango Utilizando Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes

Análisis y Determinación de Enfermedades en el Fruto del Mango Utilizando Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes

La codificación del contorno en código de cadena, resultará en una estructura de datos que representa la frontera de una imagen binaria sobre un mallado discreto, en cuyos campos se indica la dirección de los pixeles de la frontera. El primer paso es el de escoger sobre el contorno de la imagen, el pixel inicial cuyas coordenadas deben ser almacenadas en la estructura; para luego seguir el contorno en la dirección de las agujas del reloj. Si el contorno es seguido con ayuda de una vecindad de 4, habrá cuatro posibles direcciones que seguir, mientras que si es seguido con una vecindad de 8 existirán ocho direcciones, como muestra la figura 3.4. Al utilizar este código, el contorno puede entonces ser codificado con 2 o 3 bits. Los códigos de cadena representan de una manera compacta las imágenes binarias.
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Tratamiento de imágenes digitales y video. . Visión y reconstrucción 3D

Tratamiento de imágenes digitales y video. . Visión y reconstrucción 3D

Cuando el objetivo se centra en extraer y clasificar objetos que aparecen en la imagen se pueden utilizar varias técnicas de análisis, entre ellas las de reconocimiento estadístico de patrones y la utilización de reconocimiento adaptivo de patrones. Un aspecto de importancia es la determinación de métodos que permitan seleccionar tanto el conjunto de datos de diseño como de evaluación en los sistemas de reconocimiento de patrones. En particular, en bioinformática y en imágenes médicas es necesario evaluar sistemas de clasificación binaria [23], para lo cual se utilizan técnicas que facilitan el diseño y la visualización comparativa de los resultados como las curvas ROC (Receiver Operating Characteristics) [24]. Estas técnicas representan en muchos casos una solución apropiada a problemas complejos del mundo real, como el tratamiento de imágenes funcionales obtenidas mediante resonancia magnética nuclear (fMRI), que permiten determinar la actividad del cerebro humano ante estímulos predefinidos en el paradigma del correspondiente estudio médico [24]. Su investigación y optimización es un tema actual en la Ciencia de la Computación [4].
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Identificación de armas de fuego mediante técnicas de reconocimiento en el procesamiento digital de imágenes

Identificación de armas de fuego mediante técnicas de reconocimiento en el procesamiento digital de imágenes

“La balística es la ciencia que estudia el alcance y dirección de los proyectiles” [10], estudiando el desplazamiento de los proyectiles desde el arma hasta el objetivo [11] y su estudio se divide tres ramas: balística interior, balística exterior y balística terminal o de efectos. Para el desarrollo de nuestro trabajo de investigación, nos enfocamos sólo en el estudio de la balística interior, siendo la encargada de estudiar el período desde que el proyectil se encuentra en reposo en la recámara del arma hasta que este sale por la boca de esta [10,11]. La unión de estas tres ramas da como resultado la balística forense, la cual es la encargada de identificar la relación entre los proyectiles y el arma de disparo a partir de la evidencia recolectada en el lugar de los hechos, partiendo de las características impresas por el arma de fuego en el proyectil debido al rozamiento y fricción de las herramientas que la componen [2], estas marcas características en los especímenes balísticos son producidas cuando el arma de fuego se dispara y son claves para su identificación en casos penales, ya que todas las armas de fuego son mecanizadas durante el proceso de fabricación dejando marcas específicas del método en particular proporcionando un enlace con el sospechoso y la escena del crimen, permitiendo que el examinador proporcione a su equipo de trabajo información sobre el calibre, la medida del arma involucrada, el tipo de arma utilizada junto con la marca y la edad probable de las municiones utilizadas en el incidente [12].
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Compresión y descompresión de voz mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes utilizando Wavelets

Compresión y descompresión de voz mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes utilizando Wavelets

La transformada de Fourier convierte una señal en una serie de componentes periódicos en el dominio de la frecuencia, una combinación lineal de senos y cosenos que al sumarse dan la representación de una señal en cualquier instante de tiempo. Esta transformada ha sido el fundamento del procesamiento de señales, ampliamente usada en los campos de las telecomunicaciones por su capacidad para sintetizar señales periódicas. Sin embargo, ciertas señales cuya amplitud varía en forma rápida y abrupta en el tiempo, o señales cuyo contenido de frecuencia es variable y no periódico, las cuales son más conocidas como señales no estacionarias, no son analizadas debidamente mediante la transformada de Fourier debido a ciertas limitaciones de este análisis en los dominios tiempo - frecuencia. Es en estos casos es donde entra en juego la teoría de las wavelets como herramienta matemática de análisis [4].
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Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

Por otro lado la mezcla de elementos existentes en un pixel es infinita, independientemente de la escala que se considere, esto ocurre tanto a nivel macroscópico como a nivel microscópico, debido a la interacción de la luz con distintos medios como los atmosféricos, la dispersión múltiple debido a materiales que dispersan la luz de forma irregular, etc., por lo que una adecuada caracterización constituye un aspecto más en el desarrollo de técnicas que ayuden al análisis de imágenes de tipo hiperepectral. En la siguiente ilustración podemos hacernos una idea de cómo sería un pixel mezcla, donde la interacción con los distintos elementos en distintas proporciones hacen que se tenga que realizar un tratamiento independiente a ese pixel mezcla. Suponemos una imagen espacial o aérea donde la resolución espacial es de 3x3 metros, donde el pixel más pequeño ocupa una superficie de 3m 2 donde se pueden diferenciar varios componentes mezclados en el pixel, como son la vegetación, el suelo, el agua, entre otros.
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“desarrollo de un sistema basado en el procesamiento digital de imágenes, para mejorar la clasificación en el proceso de espárrago congelado de la empresa agroindustrial camposol s a ”

“desarrollo de un sistema basado en el procesamiento digital de imágenes, para mejorar la clasificación en el proceso de espárrago congelado de la empresa agroindustrial camposol s a ”

Al construir un diagrama de proceso de la operación se usan dos símbolos: un círculo pequeño, con diámetro de 3/8 pulg, que denota una operación, y un cuadrado pequeño, de 3/8 pulg por lado, que denota inspección. Una operación tiene lugar cuando una parte bajo estudio se transforma intencionalmente o cuando se realiza su estudio o la planeación antes de realizar el trabajo productivo. Algunos analistas prefieren separar las operaciones manuales de las que se llevan a cabo sobre el papel. Las operaciones manuales, por lo general, se relacionan con la mano de obra directa, mientras que el análisis de información con frecuencia es una porción de los costos indirectos o gastos. Una inspección tiene lugar cuando la parte se examina para determinar su conformidad con un estándar. Debe hacerse notar que algunos analistas prefieren describir sólo las operaciones y llaman al resultado diagrama de proceso descriptivo.
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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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Análisis biomecánico del cuerpo humano mediante el procesamiento digital de imágenes

Análisis biomecánico del cuerpo humano mediante el procesamiento digital de imágenes

Una herramienta muy importante que brinda la aplicación es la posibilidad de generar un informe en PDF del estudio realizado, en el cual se podrán visualizar las gráficas generadas, como así también los valores relevados durante el análisis del paciente. La aplicación le permite al usuario elegir las gráficas que van a visualizarse en el informe, de esta manera, podrá determinar el grado de detalle que quiere darle al estudio. La condición necesaria para generar el archivo es que el paciente esté cargado en la base de datos, de no ser así, el usuario simplemente tendrá que cargarlo con anterioridad en simples pasos.
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Diseño de un sistema de detección de humo en ambientes cerrados aplicando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Diseño de un sistema de detección de humo en ambientes cerrados aplicando técnicas de procesamiento digital de imágenes

En el año 2010, en la International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, Li Ma y Kaihua Wu del Hangzhou Dianzi University, de China presentaron el proyecto “ Fire smoke detection in video images Using Kalman filter and Gaussian Mixture Color model”(Li Ma, Kaihua Wu (2010)), que aplica técnicas de sustracciones de fondo de una escena en movimiento en los sistemas de vigilancia a través de Filtro Kalman que puede rastrear sistemas dinámicos lineales bajo ruido gaussiano obteniendo buena calidad en el fondo extraído y mediante análisis de Moving History (MHI) logran efectos acumulativos para detectar el movimiento del humo. Las limitación que presenta este proyecto es que todas las imágenes capturadas es en base a una resolución de 720×480 para evitar que la carga computacional sea elevada.
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Algoritmos y programas de procesamiento digital de imágenes para el diagnóstico de la malaria en análisis de laboratorio

Algoritmos y programas de procesamiento digital de imágenes para el diagnóstico de la malaria en análisis de laboratorio

Se realizó un estudio a las imágenes de frotis de eritrocitos contaminados con Plasmodium mediante el análisis visual de numerosas imágenes de saturación sin leucocitos y sus respectivas máscaras binarias resultantes de la segmentación por el método de Otsu. Este estudio permitió determinar que la imagen binaria presenta gran cantidad de regiones de pequeño tamaño en el primer plano que no se corresponden con ninguna estructura biológica dentro de la imagen. En las imágenes en que aparecen leucocitos se observó claramente que fueron segmentadas las regiones coloreadas de los leucocitos y los parásitos, lo que posibilita que se pueda marcar el leucocito y eliminarlo. En el procedimiento propuesto se utiliza una metodología inspirada en el artículo de Di Ruberto et al. [10] donde se propone la selección del plano de saturación en el proceso de eliminación de leucocitos.
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Reconocimiento y análisis de áreas de superposición de objetos en imágenes de Microscopia

Reconocimiento y análisis de áreas de superposición de objetos en imágenes de Microscopia

El procesamiento digital de imágenes ha aportado, gracias a los avances científicos y tecnológicos de los últimos años, una gama muy amplia de algoritmos para la captura, representación, clasificación y análisis de objetos, que sin duda han permitido un conocimiento más preciso de las estructuras, comportamientos y/o mecanismos que rigen los procesos vitales. Aún así, la automatización de tareas como la segmentación, o la clasificación de elementos en una imagen siguen siendo un aspecto indiscutido de estudio. La presencia de objetos superpuestos con cierto nivel de transparencia en una imagen representa uno de los problemas con los que los especialistas encargados del análisis de esas imágenes se encuentran a diario. Los conceptos aportados por la microscopia óptica en general y la microscopia confocal en particular, mediante el barrido de planos sucesivos de una muestra, o los cambios de iluminación de un punto en particular de la misma provocada por el enfoque de un área específica, sumado al procesamiento digital de imágenes pueden aportar nuevo conocimiento a este tipo de problemáticas. El objetivo de este proyecto es el estudio y desarrollo de nuevas técnicas de procesamiento digital que permitan mejorar el análisis automatizado de imágenes de microscopia con objetos semitraslúcidos superpuestos en general, y en particular para el caso en que el área de cruce obstruye el reconocimiento de zonas de alta importancia para su interpretación.
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Diseño de un sistema de detección de incidencias en los paraderos del Metropolitano, utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Diseño de un sistema de detección de incidencias en los paraderos del Metropolitano, utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Un sistema de vídeo detección de intrusos, es una tecnología capaz de detectar accesos no autorizados por personas en áreas de seguridad o restringidas como aeropuertos, centros de detención de máxima seguridad o instalaciones nucleares. La función principal de este tipo de sistemas es la de detectar anomalías que puedan ser indicios de intrusión o alarmas. Para hacer posible la detección de intrusos, se recopila información de múltiples fuentes del sistema, analizando los datos obtenidos de diferentes maneras. Algunas de estas consisten en hacer un análisis estadístico sobre la información, buscando patrones que indiquen actividad anormal.
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Algoritmos de procesamiento digital de imágenes para la detección de microcalcificaciones a partir del análisis de mamografías

Algoritmos de procesamiento digital de imágenes para la detección de microcalcificaciones a partir del análisis de mamografías

En este cap´ıtulo se describen la metodolog´ıa y los materiales utilizados para dise˜ nar y evaluar los algoritmos cuyo objetivo es resolver el problema planteado en la secci´ on 1.1. En los siguientes apartados se presentar´ a primero, una descripci´ on detallada de las im´ agenes que ser´ an utilizadas como objeto de estudio, posteriormente la investigaci´ on se divide en 3 secciones principales donde se muestran las t´ ecnicas que se tuvieron que implementar para mejorar, segmentar y detectar microcalcificaciones. La Figura 4.1 muestra los m´ etodos utilizados en cada etapa del proceso. Los m´ etodos propuestos para la primera etapa est´ an enfocados en adquirir la imagen y seleccionar solo el ´ area del seno as´ı como eliminar el ruido y el fondo con el objetivo de reducir tiempo de procesamiento. La etapa de mejoramiento de la imagen se propone un m´ etodo para visualizar mejorar los objetos sin afectar del contenido original de la imagen. La siguiente etapa de proceso consiste en segmentar la imagen extrayendo peque˜ nas ventanas que pudieran contener cualquier tipo de anormalidad.
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Evaluación de dosis radiológicas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes

Evaluación de dosis radiológicas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes

Para este estudio fue usado específicamente el filme radiocrómico GAFCHROMIC XR- RV2 [7]. Este es una herramienta ideal para medir la dosis superficial máxima de la piel en procedimientos intervencionistas [8]. La dosis absorbida es una medida de la energía depositada en el medio por radiación ionizante y se mide en Gray (Gy), cantidad de radiación que exigió depositar un joule de energía en un kilogramo de materia [1]. A continuación se puede observar en la figura 1.4 el posicionamiento de la película radiocrómica cuando se coloca bajo el paciente, sobre la mesa de exámenes. Ellos producen una imagen fotográfica de los puntos irradiados que puede ser vista luego del procedimiento y son una opción práctica ya que no necesitan revelado. Este filme proporciona una distribución de detalles de la dosis y una inmediata visualización de la exposición del paciente en magnitud y localización, como se muestra en la figura 1.5. La estimación del valor de dosis es efectuada en un primer momento por la comparación de la película, con una tira que acompaña al lote de películas cuando son adquiridas del fabricante, esta proporciona los valores de dosis en intervalos de 2Gy lo cual se observa en la figura 1.6.
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Implementación de un sistema de identificación facial utilizando procesamiento digital de imágenes para el personal del bioterio de la Facultad de Ciencias de la ESPOCH

Implementación de un sistema de identificación facial utilizando procesamiento digital de imágenes para el personal del bioterio de la Facultad de Ciencias de la ESPOCH

El objetivo del trabajo de titulación fue implementar un sistema de identificación facial mediante el procesamiento digital de imágenes para el personal del Bioterio de la Facultad de Ciencias de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. El método utilizado para el procesamiento digital de imágenes fue el método Eigenfaces, construido sobre técnicas de Análisis de Componentes Principales (PCA), y conjuntamente con las principales variables correlacionadas como: luminosidad, distancia usuario – cámara, posición facial, umbrales de proyección y distancia euclídea, para el almacenamiento de datos se utilizó una base de datos local y el software Matlab para desarrollar el sistema de identificación debido a que permite utilizar herramientas para el reconocimiento facial necesarios para la identificación. Se realizaron un total de 180 pruebas en 3 días diferentes con un número total de 20 usuarios, registrando 3 intentos de acceso por cada uno. El resultado final fue un porcentaje promedio del 86% de validez del sistema, registrando un 96% como máximo y un 80% como mínimo. Adicionalmente, se realizó la combinación con un sistema eléctrico para el control de apertura de una cerradura eléctrica, la cual fue implementada en la puerta del Bioterio. Se concluye que el sistema de identificación facial implementado en el bioterio de la Facultad de Ciencias tiene una eficiencia del 86% con las diferentes características establecidas de acuerdo a las variables de correlación. Se recomienda analizar el escenario respectivo para determinar el método de procesamiento digital de imagen para implementar un sistema de identificación facial.
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Estudio de las técnicas de visión estereoscópica para el estándar ISDB T de televisión digital terrestre

Estudio de las técnicas de visión estereoscópica para el estándar ISDB T de televisión digital terrestre

almacenamiento de información digital y para servicios de broadcasting de televisión. El perfil extendido se aplica a los servicios multimedia sobre Internet. Existen además tres perfiles de alto nivel (High-Profile) definidos en las extensiones de los rangos de fidelidad para aplicaciones tales como contenido- contribución, contenido-distribución, y edición de estudio y post-procesamiento, estos perfiles son: Alto (High), Alto 10 (High 10), Alto 4:2:2 (High 4:2:2) y Alto 4:4:4 (High 4:4:4). El High Profile es capaz de soportar cuantización de 8 bits con esquema de muestreo 4:2:0 para aplicaciones de alta resolución. El perfil High 10 se basa en el mismo esquema 4:2:0, pero cuantiza las muestras con 10 o más bits, el perfil High 4:2:2 trabaja en su esquema de muestro para 10 o más bits. En el caso del perfil alto en 4:4:4 se asignan 12 bits por muestra, y se utiliza la transformada de color residual integral para codificar la señal RGB. Además de los perfiles, se definen también los niveles para cada perfil existente, los niveles corresponden generalmente al poder de procesamiento y capacidad de memoria del códec, cada nivel soporta una determinada dimensión de la imagen (SDTV, HDTV). Como se observa los perfiles tienen puntos en común y puntos divergentes, a continuación se hace una descripción más detallada de los mismos para cada perfil.
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Tratamiento de imágenes digitales y video . Visión y reconstrucción 3D

Tratamiento de imágenes digitales y video . Visión y reconstrucción 3D

Puede decirse que el procesamiento de imágenes como tal comienza en los años 1950- 1960 debido a la combinación de dos hechos: por una parte la aparición de las computadoras digitales y por otra los Programas Espaciales. El objetivo inicial era muy concreto: mejorar la calidad visual de dichas imágenes. En este contexto se ha avanzado en el estudio de técnicas de eliminación de ruido, “bluring”, entre otras. [5].

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Tratamiento de imágenes digitales y video . Visión 3D

Tratamiento de imágenes digitales y video . Visión 3D

Podría decirse que el procesamiento de imágenes como tal comienza en los años 1950- 1960 debido a la combinación de dos hechos: por una parte la aparición de las computadoras digitales y por otra los Programas Espaciales. El objetivo inicial era muy concreto: mejorar la calidad visual de dichas imágenes. En este contexto se ha avanzado en el estudio de técnicas de eliminación de ruido, “bluring”, entre otras. [5].

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