PDF superior Procesamiento de imágenes radiográficas digitales

Procesamiento de imágenes radiográficas digitales

Procesamiento de imágenes radiográficas digitales

cambio de imágenes radiológicas analógicas a formas digitales. Los procedimientos empleados para obtener una imagen radiográfica digital son: RDSPI, RC. y PD. La calidad de imagen de RDS[r]

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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

28 Los ficheros de imágenes digitales pueden tener un tamaño considerable. Una sesión de microscopio en la que se tomen 30 campos con una resolución de imagen de 1024 x 1024 a 8 bits por píxel, nos ocuparía 30 MB (Megabytes) de disco duro. Si las 30 imágenes anteriores se capturasen en color (24 bits por píxel) ocuparía 90 MB. Con estos tamaños de imagen en unas pocas sesiones se habrá acabado la capacidad de un disco de varios Gigabytes. El tamaño de las imágenes también es un problema a la hora de transferirlas. Cada vez se utiliza más la red Internet como medio para enviar imágenes entre ordenadores distantes. Las velocidades de transmisión de la red nos condicionan el tamaño de nuestras imágenes. Si estas velocidades no son muy altas deberemos utilizar formatos comprimidos.
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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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Tratamiento de imágenes digitales y video . Visión 3D

Tratamiento de imágenes digitales y video . Visión 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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Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Morfología matemática aplicada al procesamiento de imágenes digitales

Hoy en día, con la evolución de las ciencias matemáticas, existe una variedad de técnicas y métodos que son utilizados en el tratamiento de imágenes digitales. No obstante, en la mayoría de situaciones es necesario conocer la naturaleza de la imagen a procesar, para elegir y aplicar las técnicas de tratamiento más adecuadas. Pues, una imagen digital, sea en tonos de gris o a colores, proviene de diferentes escenarios tales como del sector médico, educativo, militar, comercial, climatológico, entre otros. Donde es probable encontrar cambios bruscos de intensidades de gris, ausencia de colores primarios, textura irregular, ruido gaussiano, entre otras situaciones. Particularmente, para el caso del sector médico, existen imágenes de tomografía axial computarizada, gammagrafía, ecografía, etc, que requieren ser analizadas por un computador para alcanzar o apoyar al diagnóstico del profesional médico ante una situación de interés. Para ello, el computador requiere de una aplicación informática personalizada, que a su vez debe de haber sido desarrollada utilizando algoritmos matemáticos para procesar imágenes digitales. Como parte de ese algoritmo matemático también se requiere del uso de un operador morfológico particular según la naturaleza de la imagen, como por ejemplo para identificar los tipos de bacterias a partir de la forma personalizada que estas presentan.
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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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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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Calidad de las imágenes radiográficas digitales de tórax, realizadas por los técnicos radiólogos en el Hospital Regional Virgen de Fátima de Amazonas, enero a marzo del 2018

Calidad de las imágenes radiográficas digitales de tórax, realizadas por los técnicos radiólogos en el Hospital Regional Virgen de Fátima de Amazonas, enero a marzo del 2018

La presente investigación fue de enfoque cuantitativo, de nivel descriptivo, tipo observacional, retrospectivo, de corte Transversal, con el objetivo de evaluar la calidad de las imágenes radiográficas digitales de tórax, realizadas por los técnicos radiólogos del Hospital Regional Virgen de Fátima de Chachapoyas, enero a marzo de 2018. La población del estudio estuvo conformado por 220 imágenes radiográficas digitales de Tórax del departamento de imagenología del Hospital Regional Virgen de Fátima de Amazonas. La muestra estuvo constituida por 140 imágenes radiográficas digitales de Tórax. El tipo de muestreo fue probabilístico y la técnica muestreo aleatorio simple. Los métodos a utilizar fue el inductivo, deductivo y analítico. La técnica a utilizada fue el análisis documental y el instrumento una ficha de recolección de datos utilizando la “Guía de directrices europeas sobre criterios de calidad de las imágenes radiográficas para el diagnóstico”. Los resultados encontrados demuestran que sólo el 35.0% de las imágenes radiográficas digitales de tórax cumplieron con todos los criterios de calidad, obteniendo la calificación de radiografías de buena calidad, y el 65.0% de las imágenes radiográficas de la muestra eran de baja calidad. Concluyéndose que existe baja calidad en las imágenes radiografías digitales de tórax, realizadas por los técnicos radiólogos el Hospital Regional Virgen de Fátima. Enero- marzo 2018.
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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

Los sensores electrónicos de las cámaras digitales son muy estables y no cambian significativamente su geometría frente a cambios de temperatura y vibración. Generalmente están instalados de manera muy consistente durante la fabricación, pero aunque se trata de cámaras de nivel profesional, diseñadas para un uso continuo en ambientes adversos, para la mayoría de las aplicaciones previstas no se requiere que queden colocados con una precisión de micras en el cuerpo de la cámara. Es importante considerar que para fines fotogramétricos, un desplazamiento de algunos píxeles tiene un efecto notable en la calidad de la ortocorrección y las mediciones realizadas sobre los ortomosaicos. Si consideramos que típicamente un píxel tiene una dimensión física de alrededor de 5 micras por lado, resulta evidente que cambios muy leves en la posición del sensor tienen un efecto importante en la calidad final. Sin embargo, es posible determinar su posición respecto del eje óptico del lente bajo un modelo matemático que permite tener un resultado óptimo, de muy alta precisión. A este proceso se le conoce como calibración de la cámara. Las cámaras digitales en general, son susceptibles a perder esta calibración debido a que se utilizan lentes intercambiables y a que el montaje del sensor no es rígido, por lo que la configuración geométrica del sistema electro-óptico, es decir la relación entre las posiciones del lente y del sensor, puede variar con cambios de temperatura, vibración, desgaste de las bridas de montaje de los lentes (roscados o de bayoneta) y otros factores. Aunque no es común que en las cámaras profesionales el sensor se desplace de su posición original, para su instalación se utilizan piezas con materiales plásticos, tornillos y separadores que no tienen especificaciones de alta precisión, por lo que es posible que en casos extremos ocurra. Por lo tanto, es importante manejar con cuidado la cámara y la lente entre las misiones o bien, volver a hacer la calibración, si es necesario.
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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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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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Suavizado de imágenes digitales mediante procesamiento a nivel de subpíxel

Suavizado de imágenes digitales mediante procesamiento a nivel de subpíxel

Alternativamente, el desplazamiento de la imagen a nivel de subpíxel puede ser realizado calculando numéricamente nuevas versiones de una imagen original; es decir, sin el uso de una secuencia de imágenes reales adquiridas con cierto desplazamiento entre ellas. En Reu et al. [38] se proponen métodos experimentales y numéricos para el desplazamiento subpíxel exactos aplicados a la correlación de la imagen digital (DIC). La gran flexibilidad de la técnica DIC permite explotar los muchos avances en la tecnología de imágenes para realizar mediciones cuantitativas; incluyendo estéreo-microscopios, microscopios de fuerza atómica, microscopios electrónicos de barrido y cámaras de ultra-alta velocidad. De acuerdo con este autor, muchas de estas nuevas tecnologías de la imagen producen imágenes lejos de ser ideales. A continuación, la comprensión de los errores resultantes introducidos por estas imágenes es importante, pues imágenes desplazadas numéricamente se pueden utilizar para mejorarlas. El punto de este autor es que la importancia de tener un método para crear imágenes con desplazamientos y deformaciones conocidas no ha pasado desapercibida. Por último, se presenta una discusión de los métodos numéricos de desplazamiento que termina con una explicación de los mejores métodos para el desplazamiento de imágenes, incluyendo una comparación de filtros de interpolación utilizando tanto experimental como numéricamente desplazamientos de imágenes. Por el momento, en este estudio el método de error más bajo es el desplazamiento de la Transformada Rápida de Fourier (FFT).
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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

El departamento de ingeniería de la Universidad Nacional de la Matanza está embarcado en un proyecto de procesamiento de imágenes y visión por computadora. En lo inmediato, una de las aplicaciones a que se encuentra abocado es la inspección de materiales por métodos ópticos. Ante la eventualidad de obtener imágenes de bajo rango dinámico, que desde el punto de vista visual significa bajo contraste de la imagen, es necesario disponer de técnicas computacionales que resuelvan el problema. El procedimiento mas sencillo descripto en la literatura técnica consiste en la ecualización del histograma de la imagen. Esta técnica es aplicable en forma directa a imágenes en tonos de grises. También se puede utilizar en imágenes en color, si se aplica en el plano de luminancia o intensidad, según el modelo de color elegido.
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Procesamiento digital y transmisión de imágenes radiográficas para ayudar en el diagnóstico y  tratamiento oportuno de enfermedades pulmonares en localidades rurales de Lambayeque

Procesamiento digital y transmisión de imágenes radiográficas para ayudar en el diagnóstico y tratamiento oportuno de enfermedades pulmonares en localidades rurales de Lambayeque

Es por ello que nos ayudaremos del proceso de Comprensión del JPEG y lo mejoraremos aplicando la Transformada bidimensional de Walsh-Hadamard (HWT) en vez de la Transformada del Coseno Discreta (DCT) utilizada en la comprensión del JPEG, para hacer más eficiente la comprensión sin perder calidad. Dicha transformada es rápida y simple para implementar ya que simplifica los procesos que se hacen con la DCT (ya que consiste en un desarrollo en serie de funciones básicas cuyos valores son +1 o -1 y ya no en términos trigonometricos). La HWT además muestra muy buenas excelentes propiedades de comprensión para imágenes médicas. <<Jiri Jan. (2006). Two-Dimensional Hadamard–Walsh and Haar Transforms. En Processing, Recosntruction and Restoration, Concepts and Methods(725). USA: Taylor & Francis Group>>.
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Procesamiento de información por medios digitales

Procesamiento de información por medios digitales

Todo este proceso se puede hacer directamente desde la Barra de herramientas estándar usando el botón para copiar y para pegar.. Word permite realizar estas mismas funciones mediante [r]

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COMPARACION DEL NIVEL DE CONOCIMIENTO EN EL DIAGNÓSTICO RADIOGRÁFICO DE LAS IMÁGENES RADIOLÚCIDAS Y RADIOPACAS QUE SE PROYECTAN EN EL PERIÁPICE EN LOS ALUMNOS DEL VIII Y X SEMESTRE DE LA FACULTAD DE ODONTOLOGIA DE LA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE SANTA MARIA, A

COMPARACION DEL NIVEL DE CONOCIMIENTO EN EL DIAGNÓSTICO RADIOGRÁFICO DE LAS IMÁGENES RADIOLÚCIDAS Y RADIOPACAS QUE SE PROYECTAN EN EL PERIÁPICE EN LOS ALUMNOS DEL VIII Y X SEMESTRE DE LA FACULTAD DE ODONTOLOGIA DE LA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE SANTA MARIA, AREQUIPA 2014

Dado que las imágenes radiolúcidas y radiopacas periapicales pueden ser imágenes verdaderas las que están en contacto con el ápice del diente por lo cual su imagen no se desplaza ante la toma radiográfica de diferentes ángulos , por el contrario las imágenes falsas que se deben a reparos anatómicos, pueden confundirse con lesiones periapicales y estas se desplazan con el cambio de dirección del cono; así mismo los alumnos del X semestre tienen más experiencia en la práctica clínica.

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Reconocimiento y detección biométrico basado en imágenes de huellas digitales

Reconocimiento y detección biométrico basado en imágenes de huellas digitales

El método de identificación mediante huella dactilar es uno de los métodos más fiables que actualmente se conocen y en pocos años posiblemente se incorporará en nuestra vida diaria. En estos últimos años la biometría dactilar se ha acercado al público en general y casi no nos resulta extraño ver en algunas instalaciones la utilización de detectores de huella dactilar para el acceso de personas, incluso en los ordenadores portátiles incluyen detectores de huella dactilar para que un usuario previamente registrado pueda iniciar una sesión, pero el algoritmo de reconocimiento de la imagen no está al alcance del usuario final. En tal sentido en la Universidad Nacional del Altiplano en sus procesos de admisión, existe la necesidad de procesar las imágenes de huellas digitales para hacer las comparaciones de estas tomadas en varias oportunidades.
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Elaboración de un aplicativo de imágenes radiográficas del esqueleto axial y apendicular canino en modo digital como apoyo docente

Elaboración de un aplicativo de imágenes radiográficas del esqueleto axial y apendicular canino en modo digital como apoyo docente

Una de las herramientas fundamentales y de uso diario en la clínica de la medicina veterinaria es el área de radiología, la cual brinda apoyo al profesional por medio de imágenes diagnósticas la de alteraciones patológicas que resulta difícil deducir mediante la exploración clínica del paciente, lo que conduce a un diagnóstico más acertado o final. Por ello es esencial saber las partes anatómicas del sistema óseo con sus respectivos accidentes, para tener una adecuada interpretación de las placas radiográficas mediante la utilización de un aplicativo como ayuda docente con el fin de mejorar el entendimiento de los educandos. En este contexto se vuelve necesario integrar al proceso de formación estudiantil, recursos virtuales que faciliten, apoyen, motiven e incentiven la comprensión adecuada de la anatomía veterinaria con énfasis en pequeños animales y su aplicación a líneas de profundización, lo cual permitirá la correcta interpretación de resultados diagnósticos y de esta forma permitirá orientar la toma de decisiones médicas (4).
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