PDF superior Procesamiento de imágenes en Android

Procesamiento de imágenes en Android

Procesamiento de imágenes en Android

En lo que se refiere a la implementación se ha usado Firebase Cloud Messaging, plataforma de Google desarrollo para el envío de notificaciones, que es la evolución de Google Cloud Messaging, mediante las librerías nativas de Android, donde a cada dispositivo se le asocia lo que se denomina un deviceToken (token identificador de dispositivo), mediante este identificador el sistema es capaz de reconocer nuestro dispositivo y enviarle las notificaciones cuando sea necesario. Firebase también nos da la posibilidad de crear topics, los topics son canales a los que pueden suscribirse los dispositivos, para nuestra aplicación, lo que hemos hecho ha sido crear un topic, al que todos los dispositivos se suscriben la primera vez que se inicia la app.
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Sistema de procesamiento de imágenes NIR e IR aéreas para agricultura de precisión

Sistema de procesamiento de imágenes NIR e IR aéreas para agricultura de precisión

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

Granja para procesamiento en red de video e imágenes

Las redes locales conocidas como granjas de render existen desde principio de los años 80, concebidas para el procesamiento de video e imágenes, brindando una potencia de procesamiento muy alta a muy bajo costo. Están compuestas por ordenadores sencillos y conectados en una configuración de estrella a través de un conmutador y administradas por una de las que componen la red. Generalmente estas computadoras por si solas no pueden con los programas destinados al procesamiento de video o imágenes pero cuando se unen a la red y explotan el 100% de su capacidad de procesamiento, se multiplica su utilidad. Así, computadoras que caduquen o de menor potencialidad porque están destinadas a trabajo de oficina se puede utilizar en tan agotadoras operaciones. Con el fin de reducir los tiempos de procesamiento, y alcanzar mejores soluciones para una misma animación o imagen. Un ejemplo típico es una empresa arquitectónica que tiene muchas personas que hacen trabajos de oficina y entonces una persona se encarga del trabajo de video y 3D. A menudo haciendo esta persona la mayoría del trabajo intensivo y las animaciones más complejas con el procesador en su única computadora, tarda su máquina probablemente muchos días para lograr una sola animación, mientras que las otras computadoras están apagadas lo fines de semana, por las noches o hasta en el horario de almuerzo. Este compañero puede configurar la red para utilizar el 100% de la potencialidad de todas la máquinas de su empresa en estos horario cunado no se utilizan las otras computadoras y lograr realizar en horas lo que tomaba varios días.
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Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes

Aplicaciones veterinarias del procesamiento de imágenes

Se presenta el desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes para el soporte de detección de celo vacuno. El método de detección se basa en el análisis del deterioro de pintadas lumbares, mediante la segmentación de fotografías color tomadas a la salida de un tambo. Inicialmente, las regiones de interés son aisladas del resto de la imagen en función de valores de umbral definidos en los espacios de color YUV e YIQ, generando un conjunto de componentes conectadas. Luego, se calcula un conjunto de características para posibilitar una evaluación cuantitativa de los objetos segmentados. Finalmente, la imagen es clasificada mediante una regla de decisión basada en el análisis de las diferencias entre las medidas obtenidas a partir de la imagen y las provenientes de un conjunto de imágenes manualmente segmentadas, de acuerdo a la evaluación de expertos. Este enfoque constituye una valiosa alternativa para la mejora del control de celo, ya que la ardua tarea de observación visual de los animales en el tambo puede ser reemplazada por el análisis automático de imágenes capturadas en ambientes controlados. Los resultados experimentales a partir de las segmentaciones obtenidas con este método resultan altamente satisfactorios, permitiendo una clasificación precisa de las imágenes con un bajo costo computacional.
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TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES, PARA LA DETECCIÓN O DIAGNÓSTICO DE ENFERMEDADES EN IMÁGENES DEL SECTOR AGRÍCOLA.

TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES, PARA LA DETECCIÓN O DIAGNÓSTICO DE ENFERMEDADES EN IMÁGENES DEL SECTOR AGRÍCOLA.

Si se desea comparar imágenes, se enfrentara una tarea muy difícil que no puede ser resuelta con algoritmos simples. Posiblemente se deba procesar la imagen para obtener un conjunto de características o rasgos que puedan ser consideradas como objetos. Comparar el contenido de una imagen no es una tarea sencilla, pero se la puede simplificar si decidimos reducir el problema a uno más simple (dividiéndolo en problemas más sencillos), en vez de preguntarnos ¿Los objetos de estas imágenes son iguales? nos podríamos preguntar ¿Alguna región de esta imagen es similar, en algún aspecto, a algunas regiones de la otra imagen? En base a ello, ahora se podría tratar el problema con algunas técnicas de procesamiento de imágenes. El proceso para extraer objetos en el cerebro humano es muy, muy complejo y flexible, siendo capaz de reconocer no solo el objeto en sí, sino también su comportamiento general en la escena, como así también a la categoría a la cual pertenece. Es muy sencillo para los seres humanos observar la Imagen 1 que contiene una “ardilla mirando hacia arriba” o “un pequeño roedor colgando de una reja”, pero esta tarea no puede ser realizada con solo algoritmos de procesamiento de imágenes.
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Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

Visualización y procesamiento de imágenes satelitales

En esta línea de investigación se busca crear una herramienta de trabajo para el procesamiento y visualización de imágenes satelitales con el propósito de facilitar su uso y comprensión en diversas ramas de la investigación científica. Dicha herramienta está en condiciones de adquirir las imágenes en el formato original del Landsat-5 provistas por la CONAE, procesar las bandas espectrales de manera de obtener una imagen visual adecuada para propósitos específicos, aplicar a las mismas corrección de histogramas, filtrados morfológicos, por convolución, corrección espectral, etc. De esa forma se estará en condiciones de proveer un servicio de gran utilidad a los numerosos usuarios de este tipo de imágenes. 2. Obtención de imágenes satelitales
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Procesamiento de imágenes orientado a personas No videntes

Procesamiento de imágenes orientado a personas No videntes

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

Aplicación para teléfono móvil con sistema operativo Android que permita detectar somnolencia y emitir una alarma sonora a conductores de automóvil mediante procesamiento de imágenes

En el presente documento se muestra la metodología e implementación de una solución a un problema en concreto que es dar alerta temprana a conductores que se encuentren en estado de somnolencia, esto con el fin de evitar o disminuir los accidentes viales provocados por esta causa. Se desarrolló un aplicativo para teléfono móvil que mediante el procesamiento digital de imágenes permitirá dar un estimado del estado de somnolencia del conductor mediante el análisis de los ojos, y en dependencia de éste dar una alerta sonora al usuario. La aplicación móvil se desarrolló en el entorno de desarrollo Android Studio, y se implementaron las librerías de procesamiento de imágenes Opencv, y Dlib. Para el desarrollo del aplicativo móvil en primera instancia se realizó una contextualización teórica de los tipos de algoritmos implementados para la detección de somnolencia con ello se realizó una preselección de los más convenientes a implementar, posteriormente se realizó una subdivisión del sistema total a implementar, en donde de determinaron 4 etapas secuenciales críticas presentes las cuales son: detección del rostro del usuario, detección de los ojos y detección de somnolencia. Siguiendo la secuencia de las 4 etapas descritas se seleccionó como métodos para realizar la detección del rostro el algoritmo de Viola Jones, y el HOG (Histograms of oriented gradients), para la detección de los ojos se seleccionó el algoritmo de viola jones, y la detección de landmarks, posteriormente para detectar parpadeos se implementó el método de densidad de píxeles, Viola Jones por ausencia de detección y el índice EAR, y finalmente para detectar la presencia de somnolencia se usó PERCLOS (porcentaje de ojos cerrados).
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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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Aplicación android para el procesamiento de imágenes histológicas y soporte para el acoplamiento de un smartphone a un microscopio

Aplicación android para el procesamiento de imágenes histológicas y soporte para el acoplamiento de un smartphone a un microscopio

Android Studio opera las imágenes a través de la clase Bitmap entre otras. Esta clase representa la imagen en una matriz de idénticas dimensiones con los formatos básicos de información de pixeles, tales como RGB, HSI, ARGB, etc. Una vez que se tiene la imagen cargada en una instancia de esta clase, ésta puede ser procesada. Como se mencionó anteriormente el procesamiento se realiza en OpenCV porque brinda una cantidad considerable de métodos en Java, cuyo algoritmo se ejecuta en C++ a través de la interfaz nativa de Java (JNI). OpenCV brinda una amplia gama de operaciones con matrices, manejo de lectura y escritura de imágenes, operaciones morfológicas, etc., y como se mencionó anteriormente en la sección 3.4.5, OpenCv opera las imágenes a través de la clase Mat, que permite procesar las imágenes pixel a pixel por medio de las siguientes clases:
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Procesamiento de imágenes y análisis espectral de Fourier para la detección de cáncer de piel

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

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

Control y procesamiento de vídeo en cámaras IP desde una plataforma Android

Con la elaboración de este Trabajo Fin de Grado hemos conseguido una mejora sustancial en la funcionalidad de la aplicación Control Cámara IP, introduciendo un conjunto de opciones en la interfaz gráfica que permiten aplicar algunas funciones de procesamiento sobre la imagen, incluyendo la detección de bordes y caras, así como la detección de objetos en movimiento gracias a un algoritmo de sustracción de fondo. La facilidad de integración de la biblioteca OpenCV en las distintas plataformas definidas en el proyecto Qt, ha permitido que estas nuevas funciones puedan ser utilizadas en dispositivos móviles con sistemas Android entre otros, produciendo unos resultados bastante satisfactorios. En este sentido, también ha sido de gran ayuda la facilidad de configuración de plataformas Android que ofrece ahora Qt en su nueva versión 5, liberándonos de la necesidad de utilizar versiones de Qt no oficiales, tales como Qt Necessitas for Android.
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biOps : un paquete de procesamiento de imágenes en R

biOps : un paquete de procesamiento de imágenes en R

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

APP “GONIOMETRO” para Determinar el Ángulo Formado entre los Huesos Humero y Radio – Cubito en el Plano Sagital Mediante el Procesamiento de Imágenes para Dispositivos Android

El MVP (Model View Presenter) es un patr´ on derivado del conocido MVC (Model View Controller), que de un tiempo a esta parte est´ a cobrando gran importancia en el desarrollo de aplicaciones Android. El patr´ on MVP permite separar la capa de presentaci´ on de la l´ ogica de la misma, de tal forma que todo lo relacionado con c´ omo funciona la interfaz queda separado del c´ omo representarlo en pantalla. Idealmente el patr´ on MVP permitir´ıa conseguir que una misma l´ ogica pudiera tener vistas totalmente diferentes e intercambiables. Lo primero a tener claro es que el MVP no es un patr´ on de arquitectura de aplicaciones, s´ olo se encarga de la capa de presentaci´ on.
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Desarrollo de una plataforma social para compartir imágenes en dispositivos Android

Desarrollo de una plataforma social para compartir imágenes en dispositivos Android

Fabric es una biblioteca desarrollada por Twitter dirigida a móviles que integra herramientas de monitorización y análisis de errores, así como el SDK oficial de Twitter. El SDK de Twitter para Android permite a los usuarios iniciar sesión en nuestra aplicación mediante el inicio de sesión con Twitter. Al hacerlo, las personas conceden a la aplicación permiso para obtener información de si perfil de Twitter.

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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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Aplicación móvil para reconocer imágenes (Android)

Aplicación móvil para reconocer imágenes (Android)

Como ya ha sido comentado en la introducci´ on (Cap´ıtulo 1), el proyecto consiste en una aplicaci´ on para el sistema operativo Android que sea capaz de reconocer im´ agenes y mostrar la informaci´ on que se le ha asociado anteriormente, la cual se encuentra almacena en un servidor. Para conseguir este resultado, se requiere la implementaci´ on de diferentes componentes que permitan alcanzar los objetivos planteados para el sistema. La parte que m´ as representar´ a al proyecto ser´ a la aplicaci´ on, la cual ejercer´ a como capa de abstracci´ on entre el usuario final y el sistema. Adem´ as, har´ a falta un servidor a trav´ es del cual se puedan realizar peticiones desde el dispositivo m´ ovil, y desde donde se realizar´ a el an´ alisis y reconocimiento de la imagen, ya que realizarlo todo desde el dispositivo m´ ovil supondr´ıa unas altas prestaciones en este, limitando los dispositivos desde los que se podr´ıa utilizar el sistema.
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Procesamiento de imágenes cerebrales en GPU

Procesamiento de imágenes cerebrales en GPU

of a SoC (System-on-a-Chip) architecture integrating a GPU with 192 Kepler CUDA cores and NVIDIA CUDA 6 support and a 4-PLUS-1 Cortex-A15 ARM processor, that has better performance and i[r]

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