PDF superior Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

3.2. Relleno de regiones: consiste en rellenar con 1’s el interior de una región contenida en una imagen binaria. Para ello, se parte de un pixel interior a la región el cual irá dilatándose en todos sus lados utilizando un elemento estructurante simétrico. Sin embargo, cuando la dilatación alcance la frontera del contorno de la región, la dilatación dejará de hacer efecto. Seguidamente se simboliza la expresión matemática del relleno de regiones, en la ecuación 07 [2], donde A C viene hacer el complemento de la imagen binaria A, “p” el pixel en el interior de la región, el símbolo ∩ es el operador intersección, y B el elemento estructurante utilizado en la operación de dilatación. Asimismo, se representa un ejemplo práctico sobre una porción de la imagen resultante en la sección 3.1. Ver la figura 09.
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Suavizado de imágenes digitales mediante procesamiento a nivel de subpíxel

Suavizado de imágenes digitales mediante procesamiento a nivel de subpíxel

Los métodos de procesamiento a nivel de subpíxel en técnicas de súper-resolución aprovechan el desarrollo alcanzado a partir de eficientes métodos de interpolación. Actualmente existen varios algoritmos en uso para la interpolación de imágenes digitales. Algunos de los algoritmos de interpolación comunes son el vecino más próximo, bilineal y bicúbica. Otros algoritmos de interpolación como Catmull-Rom y el Mitchell-Netravali generan una mejor calidad de imagen. El algoritmo Lanczos utiliza la función de ventana de sincronismo con 2 lóbulos, 3 lóbulos o 4 lóbulos para aplicar la interpolación. Estos algoritmos utilizan interpoladores de orden superior que tienen más píxeles circundantes en cuenta, y por lo tanto también requieren más tiempo de cálculo, y retienen la mayor parte de los detalles de la imagen después de una interpolación. Son extremadamente útiles cuando la imagen requiere múltiples traslaciones, rotaciones o distorsiones geométricas en pasos separados. No obstante, a pesar de que estos algoritmos funcionan bien, requieren un largo tiempo de procesamiento debido a su complejidad. Esto es intolerable para su utilización en el procesamiento de grandes volúmenes de imágenes, como las que surgen de los BSE-SEM. A su vez, asociados al concepto de promediado de imágenes afectadas con ruido de carácter aleatorio de media cero, los métodos de desplazamiento a nivel de subpíxel pueden ser utilizados en el suavizado y la reducción de ruido. Todo ello contribuye con el éxito de las subsiguientes etapas de procesamiento y análisis de estas imágenes [1-3].
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Estimación robusta en modelos ARMA bidimensionales. Aplicación al procesamiento de imágenes digitales

Estimación robusta en modelos ARMA bidimensionales. Aplicación al procesamiento de imágenes digitales

Muchos de los escenarios reales que se nos presentan a diario son naturalmente ricos en cuanto a textura, nivel de gris, brillo y color; por ejemplo, las imágenes satelitales de campos cultivados y de concentraciones de población, muestran una gran diversidad de matices en lo que a textura se reere. Lo mismo sucede con las imágenes de regiones geográcas que permiten la confección de mapas y, en general, con casi todas las fotografías de la tierra. Esta diversidad de texturas que se observa en los escenarios reales conduce a que en el estudio y modelización de imágenes se deba recurrir a modelos expresivos, capaces de representar con pocos parámetros la riqueza y diversidad de los escenarios captados por las imágenes. Entre los modelos para imágenes más utilizados por reunir ambas condiciones, se destacan los modelos AR-2D, por lo cual vienen siendo utilizados exitosamente en diferentes contextos para la representación y procesamiento de imágenes digitales (Baran et al (2004), Vallejos and García-Donato (2006), Bustos et al (2009), Quintana et al (2011), Zielinski et al (2010), Yao and Brockwell (2006), Sadabadi et al (2009)). En la siguiente sección intentamos mostrar la expresividad de estos modelos, a partir de la simulación en R de variantes de un modelo AR-2D con tres parámetros:
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Estudio morfométrico del concentrado de pirolusita mediante el procesamiento de imágenes digitales

Estudio morfométrico del concentrado de pirolusita mediante el procesamiento de imágenes digitales

ImageJ puede calcular el área y las estadísticas de valor de píxel de selecciones definidas por el usuario y la intensidad de objetos umbral (thresholded objects). Puede medir distancias y ángulos. Se puede crear histogramas de densidad y gráficos de línea de perfil. Es compatible con las funciones estándar de procesamiento de imágenes tales como operaciones lógicas y aritméticas entre imágenes, manipulación de contraste, convolución, Análisis de Fourier, nitidez, suavizado, detección de bordes y filtrado de mediana. Hace transformaciones geométricas como ampliar, rotación y flips. El programa es compatible con cualquier número de imágenes al mismo tiempo, limitado solamente por la memoria disponible.
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Optimización de la ecualización del histograma en el procesamiento de imágenes digitales

Optimización de la ecualización del histograma en el procesamiento de imágenes digitales

En síntesis, tomando el negativo de la imagen, ecualizando y volviendo a aplicar el negativo, el objeto contrastaría claramente con su fondo. Sin embargo, es fácil imaginar una situación en la que resulte más eficiente la ecualización directa de la imagen. Además, ambas situaciones pueden presentarse en la misma imagen, con lo cual los dos métodos fallarían. Una solución, tal como se especifica en el siguiente diagrama, es ecualizar de las dos formas y promediar las imágenes obtenidas.

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

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

A medida que las comunicaciones digitales se imponen cada vez más en el mundo actual, el procesamiento y análisis digital de señales (en particular el tratamiento de imágenes) adquiere un interés especial ya que constituye la base para muchas aplicaciones importantes como la medicina, televisión digital, Internet, multimedia, video digital, reconstrucción en 3D, entre otras [1].

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

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

Un tema más, que se suele considerar parte del procesamiento, es la compresión de imágenes. Puede citarse que el comienzo de la compresión de imágenes se sitúa en 1950 cuando se solicita la patente del código predictivo. Sin embargo, surge la pregunta de por qué se puede considerar la compresión parte del procesamiento de imágenes. La razón es simple: por una parte la compresión era, al menos inicialmente, una forma de procesamiento orientada a que las imágenes ocupasen menos espacio para transmisión y almacenamiento. Con el paso del tiempo esta utilidad sigue vigente, pero además han surgido otras aplicaciones como la eliminación de artificios en imágenes y video comprimidos, un campo en continua expansión [9].
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RFID PARA EL SEGUIMIENTO DE PERSONAS

RFID PARA EL SEGUIMIENTO DE PERSONAS

y comparación de la información almacenada en las etiquetas, a fin evitar la suplantación en las aulas de clases y controlar la asistencia. El sistema utiliza el procesamiento de imágenes digitales de las personas que pasan a través del canal por el monitor, y la combina con la información personal que se registró en la etiqueta RFID, con verificar y analizar la asistencia y proveer datos para el desarrollo de Los métodos utilizados para el reconocimiento de imágenes son: El método de flujo, método del gradiente y el método de marco de diferencia adyacente, siendo este último el más comúnmente utilizado en los algoritmos de prueba dinámica. Todo esto con el fin de poder realizar un seguimiento adecuado y obtener diversos datos estadísticos sobre los estudiantes identificados.
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CIDEMORF: herramienta para procesamiento de imágenes planas usando morfologia matemática en GAMBAS

CIDEMORF: herramienta para procesamiento de imágenes planas usando morfologia matemática en GAMBAS

La Morfología Matemática tiene diversas aplicaciones en el procesamiento de imágenes, representa un claro ejemplo del procesamiento no lineal. En el siguiente trabajo se mostrará el programa CIDEFORM, resultado de las técnicas aplicadas en la morfología matemática, que ofrece al usuario un ambiente simple para experimentar y explotar los diferentes aspectos usando operadores clásicos de esta área. El programa se desarrolló usando software libre como la herramienta open source realizada en Gambas, este software podría ser utilizado por investigadores en General.
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Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

Un ultrasonido (US) es una onda sonora cuya frecuencia es mayor (rango del ultrasonido m´edico de 1 a 20 MHz) que la frecuencia de las ondas sonoras perceptibles para el ser humano (rango audible 20 Hz a 20 kHz). Las im´agenes por ultrasonido tambi´en llamadas ecograf´ıas son aqu´ellas obtenidas a trav´es de un dispositivo de ultrasonido que consta de un transductor el cual se coloca sobre la piel del paciente y al que previamente se le aplica un gel especial para eliminar el aire entre la piel y el transductor. ´ Este, emite vibraciones generadas por un pulso el´ectrico y transmite un haz ultras´onico que se propaga dentro del paciente y que es parcialmente reflejado hacia el dispositivo y produce vibraciones que se convierten en corriente el´ectrica y que posteriormente se modifican para convertirse en im´agenes digitales. El transductor no emite ultrasonidos de manera continua si no que alterna dos fases, emisi´on de ultrasonidos y recepci´on de reflexiones o ecos.
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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 su primera etapa, la morfolog´ıa matem´ atica es aplicada a im´ agenes representadas en el plano Euclidiano y en estructuras tipo rejillas. En esta etapa, se pueden citar nu- merosas contribuciones desde Matheron y Serra a la fecha como [29, 36, 18, 35, 1, 9, 12, 19, 42, 39, 31, 26, 16]. En una segunda etapa, la representaci´ on geom´etrica y el an´ ali- sis de caracter´ısticas funcionales se puede facilitar mediante modelos tridimensionales obtenidos por m´etodos de segmentaci´ on. La representaci´ on del objeto debe dar cuenta de su geometr´ıa, de sus propiedades visuales (p.ej., su comportamiento ante la luz), as´ı como algunas propiedades f´ısicas. Una caracter´ıstica que suele exigirse es que sean variedades bidimensionales donde de manera intuitiva, no existan puntos singulares en los cuales la superficie se corte a s´ı misma o se abra en varias hojas. Como ejemplos de este tipo de objetos tenemos la adquisici´ on 3D de un rostro, la recontrucci´ on 3D del cerebro o de alg´ un otro ´ organo, y la inmersi´on de una imagen 2D en una superficie 3D. Una vez obtenida la representaci´ on tridimensional del objeto, la determinaci´on de ca- racter´ısticas geom´etricas y funcionales como longitudes y ´ areas es un problema cr´ıtico. En esta direcci´ on, existen diversas investigaciones que apuntan a la generalizaci´ on de los m´etodos de procesamiento digital de im´ agenes cuyo dominio no es necesariamente Euclidiano. Puesto que la morfolog´ıa matem´ atica tiene como principal objetivo extraer caracter´ısticas geom´etricas de los objetos, ´esta tambi´en resulta ser una herramienta ´
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TítuloIdentificación y conteo de aceitunas en imágenes digitales tomadas en el olivar mediante morfología matemática y redes neuronales convolucionales

TítuloIdentificación y conteo de aceitunas en imágenes digitales tomadas en el olivar mediante morfología matemática y redes neuronales convolucionales

La estimación precoz y precisa de la producción es un objetivo muy codiciado en la agricultura moderna. En el caso de la olivicultura, ello toma una especial relevancia debido al alto valor económico que alcanza su producción. Este artículo presenta una metodología enfocada a lograr dicho objetivo. Concretamente, se propone un algoritmo de visión artificial capaz de detectar las aceitunas visibles en una imagen digital de un árbol de olivo, tomada directamente en campo, de noche y con iluminación artificial. En primera instancia, esta imagen es preprocesada mediante técnicas de morfología matemática y filtrado estadístico para, a partir de ella, obtener un conjunto de subimágenes con alta probabilidad de contener una aceituna. Este preprocesamiento reduce el espacio potencial de búsqueda en una magnitud de 10 3 . A continuación,
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ANÁLISIS DE IMÁGENES DIGITALES BASADO EN TÉCNICAS DE MORFOLOGÍA MATEMÁTICA

ANÁLISIS DE IMÁGENES DIGITALES BASADO EN TÉCNICAS DE MORFOLOGÍA MATEMÁTICA

La dilatación es necesariamente extensiva cuando el origen pertanece al elemento estructurante, asI el conjunto solución esta dado por todos Los vectores ai+bi , incluyendo en origen[r]

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Procesamiento de imágenes en Android

Procesamiento de imágenes en Android

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

Adquisición de imágenes aéreas digitales su procesamiento, aprovechamiento a través de fotografía aérea digital y herramientas SIG

Como el mosaico final ya está proyectado cartográficamente y referido a un sistema de coordenadas específico, puede ser importado a un SIG, como una imagen georreferenciada. Considerando que los mosaicos ocupen más de 2 Gbytes (en este caso, tiene un tamaño de alrededor de 57 Gbytes), si el equipo y los programas que se utilizan no tiene capacidad para abrir archivos de este tamaño, es conveniente subdividirlos en partes. Es importante verificar que su referencia geográfica sea correcta, comparándola con otras imágenes o con vectores, cuya posición conozcamos con exactitud. También hay que identificar desfases o desplazamientos sistemáticos pequeños, ya que si se trabaja con escalas grandes, la precisión puede resultar insuficiente. Una vez que hemos determinado la precisión, o el error cuadrático medio, podemos considerarlo de manera confiable como un producto cartográfico digital, siempre y cuando especifiquemos el error y la escala de trabajo equivalente. Es posible que, debido a la acumulación de errores pequeños durante la ortocorrección el mosaico tenga una exactitud posicional determinada, que lo hace adecuado para trabajar en cierta escala, pero tenga una exactitud temática correspondiente a una escala mayor, esto es, que no logramos corregir las imágenes para lograr una escala de trabajo acorde con su resolución. Lo ideal es que ambas coincidan.
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El big data en la ciberdefensa y la ciberseguridad nacional versus el derecho a la privacidad del ciudadano colombiano

El big data en la ciberdefensa y la ciberseguridad nacional versus el derecho a la privacidad del ciudadano colombiano

La infraestructura big data frente al procesamiento de imágenes se ha aplicado progresivamente; pese a ello, esta herramienta le ha dado un aporte sustancial a la recolección de datos frente a la defensa y seguridad nacional, a través de la detección de movimientos y la detención en espacios no permitidos o en zonas de exclusión. Esta infraestructura implica el desarrollo de varias acciones: vigilan- cia de infraestructuras críticas, reconocimientos faciales en zonas determinadas, seguimiento y reconocimiento de objetivos, reconocimiento de comportamientos sospechosos en sitios públicos, identificación de actividades económicas o en zonas de conflicto, identificación de objetos abandonados, sospechosos, IED, etc. En el ámbito militar, estas herramientas tienen gran relevancia y utilidad, parti- cularmente frente a los distintos sistemas existentes y desplegados. Entre los más importantes se pueden mencionar: herramientas de visualización, seguimiento de objetivos (ISTAR), herramientas de visualización del estado operacional de campo de batalla, herramientas de ayuda en torno a decisiones de carácter militar, etc. (Carrillo et al., 2013, p. 101).
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Instalación modular para la práctica de deportes urbanos

Instalación modular para la práctica de deportes urbanos

Martínez Martínez, Mª del Carmen Angulo Torga, Óscar. Matemática aplicada Matemática aplicada[r]

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Procesamiento de imágenes aplicada a la tipificación vacuna : análisis de indicadores geométricos basados en curvatura

Procesamiento de imágenes aplicada a la tipificación vacuna : análisis de indicadores geométricos basados en curvatura

Habitualmente, la tipificación se basa en la inspección visual, contando para ello con el juicio de agentes oficiales idóneos. Consecuentemente, el método de evaluación y clasificación es visual y subjetivo, dependiendo del ojo crítico del técnico. Esta tarea, además, puede tornarse subjetiva y propensa a errores involuntarios. Por esta razón, han surgido algunas propuestas computacionales que intentan establecer métodos de distinta naturaleza, basados en criterios objetivos. Algunas soluciones se basan en el uso de equipos de ultrasonido, rayos X, imágenes de resonancia magnética u otras modalidades de adquisición de datos volumétricos, que permiten obtener imágenes del interior del animal faenado para determinar la calidad de la carne (Cross and Whittaker, 1992). Otras alternativas, generalmente usadas en tipificación porcina, se basan en la utilización de sistemas electrónicos que efectúan mediciones mediante instrumentos específicos que, penetrando ciertos lugares precisos, permiten medir algunos parámetros para inferir el aprovechamiento de las principales zonas musculares (Garriz et al., 1989). Además se han propuesto enfoques orientados al procesamiento de imágenes para la comparación de características del animal analizado con respecto a datos de referencia, como textura del músculo y contenido de grasa intramuscular (Woerner and Keith, 2008) o grasa bajo la superficie (Tan, 2004). Por otra parte, teniendo en cuenta que un criterio posible de clasificación se basa en la diferenciación de las formas y perfiles que denotan el desarrollo muscular, una opción interesante para contribuir en la asistencia al proceso de tipificación consiste en intentar distinguir los distintos tipos de conformación muscular que es el objetivo de este trabajo.
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Sensores virtuales en el control de calidad de granos

Sensores virtuales en el control de calidad de granos

En un proceso de empaquetado de granos donde los granos se mueven en una cinta transportadora es necesario incorporar un proceso de control de calidad que básicamente consiste en observar la forma, tamaño y aspecto de los granos, en lo posible en forma continua. En generalmente se emplea un sistema de adquisición y procesamiento de imágenes que necesita cámaras digitales con resolución apropiada e iluminación conveniente para obtener imágenes de muestras de granos que al ser analizadas convenientemente a través de sensores virtuales (soft sensing) [1,2,3], es posible determinar magnitudes morfológicas vinculadas con el control de calidad de los granos en función de las definiciones del Código Alimentario Argentino [4] y las Normas de Calidad, Muestreo y Metodología para los granos y subproductos. Ministerio de Economía y Finanzas Públicas. Argentina [5]
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