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

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

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

Para solucionar estas di¯cultades, en este trabajo proponemos una manera diferente de abordar este problema, y de dotar de versatilidad a los sistemas de PDI. La idea principal es sencilla pero efectiva: concebir al PDI como una planilla de c¶alculo, cuyas celdas est¶an ocupadas por im¶agenes. Esto da origen al sistema PDICalc, el cual es, efectivamente, una planilla de c¶alculo para PDI. El contenido de cada celda puede provenir de un archivo, o bien obtenerse por medio del c¶omputo de alg¶un tipo de operaci¶on sobre otras celdas. La interfase gr¶a¯ca de PDICalc es semejante en su operaci¶on a una planilla com¶un, de manera que cualquier usuario se sienta c¶omodo con su uso. El editor de expresiones se activa cada vez que se \pincha" una celda, y permite programar el contenido de la misma. Por ejemplo celda3=celda1+celda2 expresa que la imagen en la celda 3 se obtiene computando pixel por pixel, en el espacio crom¶atico RGB, la suma de los pixels de las celdas 1 y 2, ver Fig. 6.
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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 digital de imágenes hiperespectrales

Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

Multiespectrales e Hiperespectrales para las aplicaciones arqueológicas. Los resultados preliminares muestran un gran potencial de los datos hiperespectrales y multiespectrales térmicos para la detección de alineamientos y estructuras enterradas o semienterradas en los Valles de Jesús de Otoro y Choluteca, Honduras[6]. En España han sido de gran ayuda para el estudio de la zona arqueológica de Segeda, Zaragoza, donde las imágenes hiperespectrales han aportado información para la detección de alineamientos y estructuras enterradas, así como el estudio sobre las capacidades de datos SAR (Radar de apertura sintética) para el cálculo de subsidencias como evidencias de cavidades, restos o patologías en el yacimiento y su entorno. Para el uso de datos hiperespectrales en ese estudio se utilizó el sensor AHS (Airborne Hyperspectral Scanner) aerotransportado de tipo whiskbroom o de barrido de 80 bandas en el espectro electromagnético, también se ha aplicado el algoritmo MNF (Minimun Noise Fraction) para reducir el ruido. En la siguiente ilustración se muestra como a partir de este tipo de imágenes se puede distinguir alineamientos que permiten una mejor exploración del terreno y posterior ubicación de los detalles de este sitio.
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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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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

la exposición, a partir del requisito constante máximo permitido por la velocidad de fotogramas. El ajuste de la ganancia debe ser intentado, como último recurso, porque un valor de ganancia mayor que la unidad, amplifica el ruido así como el brillo de la imagen. Micrometrics SE Premium proporciona la herramienta de automatización Balance de blancos, esta realiza una estadística de los valores de rojo, verde y azul de todos los pixeles en la mayoría de los últimos marcos de la cámara, e invierte la distribución mediante el establecimiento de las ganancias de color adecuadamente. Se tiene en cuenta que las zonas demasiado oscuras y brillantes en la imagen se excluyen del cálculo para asegurar la exactitud.
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Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

MATLAB es un sistema interactivo cuyos elementos básicos son un arreglo que no requiere dimensionar. Esto permite resolver varios problemas de calculo técnico, es- pecialmente aquellos con formulaciones de matrices y vectores, se podría tomar una fracción de tiempo para escribir un programa en lenguaje escalar no interactivo como C o Fortran. El nombre de MATLAB permanece del laboratorio matriz. MATLAB fue originalmente escrito para proveer fácil acceso al software de matrices desarrolla- do por los proyectos de LINPACK y EISPACK. Hoy, MATLAB incorpora las librerías LAPACK y BLAS, incrustando el estado del arte en software para cálculo de matri- ces. MATLAB ha sido envuelto por un periodo de varios años con la ayuda de var- ios usuarios. En ambientes universitarios es la herramienta de enseñanza estándar en cursos avanzados de matemáticas, ingeniería y ciencia. En la industria, MATLAB es la herramienta que se escoge para investigaciones de alta productividad, desarrollo y análisis. Lo más importante para los usuarios de MATLAB son los toolboxes o cajas de herramientas que permiten aprender y aplicar tecnología especializada. Estas son colecciones comprensivas de funciones de MATLAB (M-les) que extienden el ambi- ente de MATLAB para resolver particulares clases de problemas. Estas áreas incluyen procesamiento de señales, sistemas de control, redes neuronales, lógica difusa, wavelets, simulación y muchas otras.
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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

Este trabajo presenta como alternativa efectuar el control de granos empleando dispositivos móviles que dispongan de una cámara digital de buena resolución y de un procesador de alta performance, capaces de manejar el cálculo intensivo que requiere el PDI. De este modo, el productor tendrá al alcance de su mano una evaluación de la calidad de su producto previa a su evaluación formal y podrá discutir los correspondientes aranceles. En la bibliografía especializada solo hay una propuesta del empleo de dispositivos móviles para el control de calidad de granos de arroz (Bhavesh B. Prajapati , Sachin Patel 2013 [15])
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Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

está basada en ordenar los píxeles abarcados por una máscara y luego reemplazar el valor del píxel central con el valor determinado por el resultado del ordenamiento. El más conocido de estos filtros es el filtro de mediana, el cual reemplaza el valor del píxel central por la mediana de los niveles de gris del vecindario de ese píxel (el valor original del píxel es incluido en el cálculo de la mediana). Los filtros de mediana son muy usados debido a que, para ciertos tipos de ruidos aleatorios, proveen una excelente reducción de ruido y un borroneado considerablemente menor que los filtros lineales de suavizado del mismo tamaño. Los filtros de mediana son particularmente efectivos cuando el ruido es del tipo impulso (también llamado ruido sal y pimienta) debido a que aparece como puntos negros o blancos superpuestos en la imagen.
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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 programa de aplicación se fija de la manera más simple de modo que un operador inexperto pueda también hacer análisis con un mínimo de entrenamiento. Su uso en el campo de la metalurgia permite el análisis de los nódulos, medida del grueso de capa, medida de la profundidad de la anchura de la descarburización, cálculo del porcentaje de la fase con la exhibición por los recubrimientos coloreados, determinación del tamaño de grano, análisis de la porosidad, medida de las escamas del grafito, grado no-metálico de la inclusión, tamaño de partícula y el porcentaje del volumen. Los informes generados se pueden ahorrar o imprimir con imágenes, el histograma, colores de los recubrimientos de los datos y la otra información relacionada.(ver figura 1.14).
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Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

En trabajos anteriores presentamos el sistema PDICalc , el cual es una planilla de c¶alculo que permite manejar im¶agenes como si fuesen celdas de una planilla de c¶alculo usual. Esta manera de organizar el procesamiento permite acceder a cada uno de los pasos involucrados, y modi¯car los par¶ametros necesarios individualmente sin tener que repetir todo el proceso. Tambi¶en permite la reutilizaci¶on de una secuencia de procesos o de sus partes en cualquier otra imagen, aplicar la misma secuencia en paralelo a varias im¶agenes, y guardar las sesiones intermedias, entre otras ventajas [2, 3, 4].
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Reconocimiento de patrones en imágenes fijas usando Wavelets

Reconocimiento de patrones en imágenes fijas usando Wavelets

2.2.2.7 Base de conocimientos. La base de conocimientos mantiene todo el conocimiento que se tiene acerca del problema tratado. Este conocimiento puede ser simple, teniendo solo las regiones de la imagen donde la información de interés se conoce que está localizada, con lo que se limita la búsqueda que conduce a esa información. La base de conocimientos también puede ser compleja, tal como una lista interrelacionada de todos los defectos mayores posibles en un problema de inspección de materiales o una base de datos de imágenes conteniendo imágenes de satélite en alta resolución de una región en conexión con aplicaciones de detección de cambios. Además de guiar la operación de cada modulo del proceso, la base de conocimientos también controla la interacción entre módulos. Esto es representando con flechas de doble punta en la figura 2.9 Con esto se indica que la comunicación entre módulos del proceso generalmente está basada sobre conocimiento previo del resultado que se podría esperar. Este conocimiento no sólo guía la operación de cada módulo, sino también ayuda en las operaciones de retroalimentación entre módulos a través de la base de conocimientos.
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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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Identificación del riesgo de inundación en  zonas vulnerables del Polígono La Sabana – Llano Largo del municipio de Acapulco, Gro.

Identificación del riesgo de inundación en zonas vulnerables del Polígono La Sabana – Llano Largo del municipio de Acapulco, Gro.

Resumen— Este trabajo trata de dilucidar la importancia del uso de los Sistemas de Información Geográfica y el procesamiento digital de imágenes de satélite, como una herramienta útil para realizar una propuesta metodológica de análisis geoespacial en la prevención y mitigación de riesgo en zonas inundables y de alta vulnerabilidad para prevenir desastres. Representa para las autoridades una ayuda en la toma de decisiones. Estas herramientas fueron utilizadas en el polígono La Sabana - Llano Largo del municipio de Acapulco, Gro,, el cual presenta conflictos en el uso de suelo, por la ocupación de asentamientos irregulares. Se realizó un mapa de densidad de población, y una ponderación recoge la cantidad de población estaría afectada ante el peligro de inundación.
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Planilla de cálculo Módulo I - OpenOffice.org Calc

Planilla de cálculo Módulo I - OpenOffice.org Calc

Para abrir un libro de cálculo existente, se siguen estos pasos; Archivo à Abrir, o bien usar el botón Abrir de la barra de herramientas o utilizar la combinación de teclas CTRL + A. Con esto se abre el cuadro de diálogo Abrir (ver Figura 7), desde donde se debe seleccionar el archivo y luego presionar el botón Abrir.

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Soporte facilitador para la toma de imgenes microscpicas con dispositivos digitales

Soporte facilitador para la toma de imgenes microscpicas con dispositivos digitales

Las imágenes digitales que se obtienen mediante un CCD (charge-coupled device) o un CMOS (complementary metal oxide semiconductor) a menudo sufren señales a ruido pobres, iluminación irregular, impurezas de enfoque, deslumbramiento, cambios en los colores y otros problemas que distorsionan la calidad global de la imagen. Las imágenes de señal continua se reproducen mediante dispositivos electrónicos analógicos que registran los datos de la imagen con precisión utilizando varios métodos, como una secuencia de fluctuaciones de la señal eléctrica o cambios en la naturaleza química de la emulsión de una película, que varían continuamente en los diferentes aspectos de la imagen. Para procesar o visualizar en el ordenador una señal continua o una imagen analógica, se debe convertir primero a un formato comprensible para el ordenador o formato digital. Este proceso se aplica a todas las imágenes, independientemente de su origen, complejidad y de si son en blanco y negro (escala de grises) o a todo color. Una imagen digital se compone de una matriz rectangular (o cuadrada) de píxeles que representan una serie de valores de intensidad ordenados en un sistema de coordenadas (x,y). (5,6)
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Planilla de cálculo de variables astronómicas [VARAST 1.0]

Planilla de cálculo de variables astronómicas [VARAST 1.0]

La planilla fue realizada en Microsoft Excel, dise- ñada en cinco hojas. En la primera hoja (Fig. 1) se presentan los títulos y un breve índice de los datos y resultados. En la segunda hoja (Fig. 2) se deben ingresar los datos del lugar donde se quiere realizar la estimación escribiendo: nombre de la localidad (opcional); la latitud en grados, minutos y segundos; hemisferio en el que se encuentra (ingresar ‘‘S’’ si co- rresponde al hemisferio sur o ‘‘N’’ si corresponde al hemisferio norte); y por último, se deben optar por las unidades en la que se estima la radiación astronó- mica (‘‘1’’ para cal/cm 2 min, ‘‘2’’ para MJ/m 2 día, ‘‘3’’
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Planilla de cálculo Módulo II - OpenOffice.org Calc

Planilla de cálculo Módulo II - OpenOffice.org Calc

Dentro de este cuadro de diálogo, en la pestaña Posición y tamaño se pueden introducir los parámetros del alto y ancho deseado para la imagen. Si queremos evitar que esta se deforme (se estire o se ensanche perdiendo resolución) se debe activar la opción Proporcional, con lo que siempre se mantendrán las proporciones. Para hacer el ajuste de tamaño aún con más precisión dentro de una hoja de cálculo podemos indicar a OpenOffice Calc desde dónde queremos que se agrande la imagen: desde el centro, desde uno de los vértices o desde el centro de uno de los lados.

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Sistemas de adquisición y procesamiento de imágenes satelitáles aplicados a la meteorología

Sistemas de adquisición y procesamiento de imágenes satelitáles aplicados a la meteorología

Las imágenes satelitales son especialmente apropiadas para la caracterización mediante operadores de textura. La categorización de cultivos, construcción y otros usos de tierra produce texturas distintivas que los humanos pueden reconocer. Por lo tanto, se han buscado métodos que duplican esta capacidad en algoritmos de software. En un estudio clásico en la materia, Haralik hizo una lista de 14 de tales operadores de textura que utilizan los píxeles dentro de una región y sus diferencias de brillo. Esta región no es una vecindad alrededor de cada píxel, pero comprende todos los píxeles dentro de un bloque contiguo delineado por algún límite u otro criterio de identificación, tal como el brillo, etc. Se construye una tabla con el número de pares de píxeles adyacentes dentro de la región como una función de sus brillos. Esta tabla de píxeles es usada luego para calcular los parámetros de textura.
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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

In the last years several studies and works related with images of pigmented skin lesions for diagnosis and classifying skin lesion such as skin cancer have been developed by means of digital images analysis. Their main objective have been to provide an accurate diagnosis. Most studies are related to the diagnosis of malignant melanoma. Gola et al. [10] developed an automated dermatological tool to identify melanoma. Their algorithms are based on identifying three categories: reticular, globular and homogeneous blue pigmentation. An important aspect of their work is to extract the shape of the skin lesion and then extract features of interest. Each algorithm cannot make a final decision therefore they will develop a system correlating all algorithms in order to perform a correct diagnosis. Rahman and Bhattacharya [9] proposed a similar method to recognize melanoma malignant. They presented a decision system using different classifiers such as support vector machine (SVMs), k-nearest neighbors (K-NNs) and Gaussian maximum likelihood (G-ML). The morphology of the lesion is detected applying a thresholding-based segmentation method then the lesion mask is obtained which contains the area of the lesion in the grey level. Color features are extracted from the lesion mask to train the respective classifiers after a comparison of single classifiers are performed, where the highest percentage of precision obtained with one of the classifiers was 72.45%. In their method melanoma, benign lesions and dysplastic nevi were classified. Cavalcanti and Scharcanski [11] proposed a method for classifying pigmented skin lesions as benign or malignant using two classifiers: the k-nearest neighbors (KNN) and the KNN followed by a Decision three (KNN-DT). First a preprocessing is applied to the image where shading effects are attenuated, for this the original image of the RGB color space is converted to HSV color space. Then a segmentation method is developed
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3 trabajando con formulas y funciones

3 trabajando con formulas y funciones

En la celda C4 se define la fórmula, pero ¿qué sucede cuando esa fórmula se copia hacia abajo? Las direcciones de celdas se modificaron con la copia. En la barra de fórmulas se puede ver en C5 la fórmula que multiplica a B5 por B2, no es el cálculo esperado, la operación adecuada debería ser B5 por B1.

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