PDF superior Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Para obtener una señal de TV semejante al del cine, decidieron dividir la frecuencia de la red eléctrica entre dos (60 Hz /2), para obtener 30 cuadros por segundo, pero concluyeron que esta frecuencia no era suficiente para obtener una imagen estable, por lo que existía un problema de parpadeo en la imagen, algo que en el cine no existía a una frecuencia de 24 fotogramas por segundo. En base a esto descubrieron que el cine utilizaba una técnica de sobre muestreo, que consistía en mostrar 2 veces el mismo fotograma. Para resolver el problema del parpadeo en la imagen se realiza una especie de entrelazado, pero además de eso el cine utiliza imágenes bidimensionales (frame completo), por lo tanto cada frame lo despliega completo al espectador, en cambio la tv, la imagen debe ser nuevamente muestreada a fin de obtener una señal unidimensional, de modo que pueda ser trasmitido por una medio normal. Para lograr esto, la imagen se muestra espacialmente en líneas horizontales, pixel por pixel, con un número de línea predeterminado hasta formar una imagen completa.

El desconocimiento de las reales potencialidades del programa sugiere familiarizarse con las prácticas de laboratorio en Matlab para adquirir conocimientos sobre de Procesamiento Digital de Imágenes y recopilar información y material de estudio sobre el ImageJ, para hacer uso de éste en los laboratorios y tareas de investigación. Esta investigación se hizo tomando en cuenta los lineamientos 131 y 132 del VI Congreso del PCC, que plantean: 131. Sostener y desarrollar los resultados alcanzados en el campo de la biotecnología, la producción médico-farmacéutica, la industria del software y el proceso de informatización de la sociedad, las ciencias básicas, las ciencias naturales, los estudios y el empleo de las fuentes de energía renovables, las tecnologías sociales y educativas, la transferencia tecnológica industrial, la producción de equipos de tecnología avanzada, la nanotecnología y los servicios científicos y tecnológicos de alto valor agregado.

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.

En diversos centros de investigación e instituciones médicas se generan diariamente un gran volumen de imágenes digitales, las que organizadas en bancos de datos constituyen una importante fuente de información para el diagnóstico, la investigación y la docencia médica. Para el procesamiento digital de estas imágenes se han desarrollado diversos software, de los cuales se ha seleccionado un grupo representativo para su descripción en este trabajo. En particular, y para dar respuesta a uno de los objetivos del presente trabajo, se identificó un software especializado en imágenes de microscopía celular: "CellProfiler" que presenta ventajas con respecto a otros software actuales al obtenerse resultados satisfactorios en varias técnicas para el estudio y procesamiento de imágenes. Este software es capaz de detectar algunas características que no son fácilmente detectables desde el punto de vista de un observador humano. Por ejemplo, pequeñas pero importantes diferencias biológicas, como pueden ser, un aumento del 10% en el tamaño del núcleo, que no son perceptibles por el ojo humano. Otras características, son, por ejemplo, la textura y las manchas de proteínas o ADN, que son observables, pero no cuantificables por inspección visual. CellProfiler no requiere de un lenguaje de programación para su empleo y es de fácil utilización para los usuarios sin necesidad de tener un nivel elevado de especialización.

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].

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.

Se presenta el desarrollo de una aplicación para dispositivos móviles para determinar la calidad de granos empleando procesamiento digital de imágenes. La aplicación se ejecuta bajo el sistema operativo de código abierto Android. Emplea la cámara digital del dispositivo móvil para adquirir imágenes de muestras de granos. Con técnicas de procesamiento digital de imágenes se determina los aspectos morfológicos de granos como ser largo, ancho, área y factores de forma de los mismos. Mediante un sistema experto, basado en reglas, se determina su calidad. Su interface es amigable, ofrece al usuario un manejo intuitivo y puede ser usado de manera sencilla por personas sin entrenamiento especial. El sistema permite realizar objetivamente el análisis y la clasificación de acuerdo a las normativas de calidad vigentes. Genera dos tipos de informes, uno de toda la muestra y otro sobre las características de cada grano. Se probó para granos de alubia, lentejas, poroto manteca y arroz, con resultados satisfactorios, lo que sugiere que la aplicación se puede extender a otros tipos de granos

Los sensores basados en el análisis de la distribución de intensidades del patrón de interferencia modal a la salida de una fibra óptica son conocidos como sensores ópticos basados en specklegramas de fibra óptica (Fiber Specklegram Sensors, FSSs). En este trabajo se muestran los specklegramas, simulados numéricamente mediante el método de los elementos finitos, de una fibra óptica Thorlabs 1550BHP perturbada mecánicamente, y se hace uso de la información global o de regiones del specklegrama mediante el procesamiento digital de imágenes a través de un análisis de correlación. Los resultados muestran como la correlación entre imágenes se puede usar como valor de cuantificación para la medición de fuerzas, y cómo la división del patrón por zonas de interés puede mejorar las características metrológicas del sensor. © 2018. Acad. Colomb. Cienc. Ex. Fis. Nat.

Para el Sistema de seguimiento de objetos mediante el procesamiento digital de imágenes, se aplica diferentes herramientas del software Matlab además, lo acompaña con tecnología de procesamiento en paralelo CUDA, para agilizar el procesamiento de imágenes e interactuar con Matlab. Las imágenes los procesan con el modelo RGB, modelo basado en tres componentes primarios del espectro de rojo, verde y azul, así mismo usa el Filtro de Mediana (“median filter”), también herramientas de Matlab como erosión, dilatación, relleno de regiones, eliminación de borde de la imagen, cierre, y apertura (Aranguren Zapata & Vela Asin, 2012).

El presente trabajo aborda el tema de la estimación de propiedades mecánicas de aceros hipoeutectoides utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes obtenidas a través de un microscopio óptico metalográfico. En el mismo, primeramente, se expone el marco teórico referencial relacionado con el procesamiento digital de imágenes, demostrándose la no existencia de software de dominio público para ello. Sin embargo se constató la aplicabilidad del software libre Image J, dedicado al campo de la medicina, en esta investigación. En este sentido, se elaboró un procedimiento para la utilización de este programa en la determinación de los porcientos de perlita y ferrita en muestras de aceros hipoeutectoides. en estado normalizado o recocido, así como su contenido de carbono. En una segunda etapa del procedimiento se utilizan los resultados obtenidos del porciento de perlita para estimar la resistencia a la tracción ( σ B ), y con ella la dureza (HB), el límite de

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.

En las figuras 3.23 y 3.25 se presenta el procedimiento seguido para realizar una detecci´on de bordes junto con una aproximaci´on de forma el´ıptica para delimitar el objeto de inter´es. La imagen en la parte superior de cada figura muestra una imagen f de ultrasonido de seno en el que aparece un objeto con forma de ´ovalo que puede resaltarse en la misma imagen. Como puede observarse, los contornos del ´ovalo se presentan en tonos claros pero tambi´en se presentan otras regiones en niveles de gris altos que no necesariamente pertenecen a los bordes del objeto bajo estudio. As´ı, en este caso, realizamos un pre-procesamiento que consta primero de aplicar un filtro espacial suavizante de tipo Gaussiano cuyo prop´osito es homogeneizar las diferentes regiones de gris incluyendo al objeto mismo y al resultado f G se le aplica una funci´on de cambio de contraste potencial para obtener una

Imágenes con más tipos de objetos, especialmente de diferentes colores, podrían segmentarse con estos, algoritmos, no obstante se debería agregar información adicional para[r]

curiosidades, pues nos llevan a la pregunta importante, en el sentido de que si inferimos de nuestras imágenes en la retina, más de lo que en verdad está soportado por la geometría y :fisica de la formación de imágenes. Helmhotz en su libro Handbook of Physiological Optics publicado a mediados del siglo pasado expresó que "cada imagen es una imagen de algo sólo para aquel que conoce como leerla, y que está capacitado con la ayuda de la imagen a formar una idea de la cosa". La implicación de esta afirmación es que el sistema visual humano no estuviera haciendo inferencias precisas y exactas basadas en la física de la formación de imágenes en el ojo, sino que el sistema visual invoca reglas que se obtienen y están sesgadas por la experiencia previa del individuo y tal vez por la especie. Como resultado: "los humanos podrían ver lo que no hay y no ver lo que hay".

La aplicación de técnicas de corrección de campo plano para imágenes digitales a menudo puede garantizar la precisión fotométrica y eliminar los defectos comunes de imagen para restaurar la fidelidad de las características y lograr un equilibrio visual. Con el fin de compensar el ruido y baja intensidad, los marcos de campo plano de referencia pueden estar expuesto por períodos más largos que los utilizados para la captura de imágenes en bruto [27]. Una vez que los marcos necesarios han sido recogidos, la corrección de campo consiste en varias funciones secuenciales. En primer lugar, el marco oscuro maestro se resta tanto de la imagen en bruto y los marcos de campo plano de referencia, seguido por la división de los valores resultantes.

Por otro lado, hoy en d´ıa, existe una inmensa gama de ´ areas donde se utiliza el Procesamiento Digital de Im´ agenes (PDI), como telecomunicaciones, medicina, qu´ımica, astronom´ıa, industria, litograf´ıa, microscop´ıa, microscop´ıa de fluorescencia y microscop´ıa de luz, entre otros. El inter´ es en el procesamiento digital de im´ agenes se basa en extraer informaci´ on contenida de una im´ agen. La Transformada de Fourier juega un papel muy importante en el PDI, ya que es una herramienta que nos permite obtener la representaci´ on de informaci´ on en el espacio de frecuencias y aplicando un operador en ´ este dominio, se puede operar sobre la imagen, para detectar y realzar bordes, eliminar ruido, etc. [2, 3].

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.

De manera general los filtros digitales presentan ventajas tecnológicas respecto a los analógicos. Algunas de estas ventajas son su mayor insensibilidad a condiciones ambientales como por ejemplo a la temperatura, su pequeño tamaño gracias a tecnologías VLSI, su menor costo para filtros de orden elevado, la repetibilidad de resultados (menor tolerancia a valores de los componentes), especialmente si el algoritmo matemático del filtro digital se realiza por software, su versatilidad para efectuar diversos tipos de filtrado sin tener que modificar el hardware, o su capacidad para procesar señales de muy baja frecuencia sin necesidad de voluminosos condensadores ni de compensar pérdidas en dispositivos activos, como ocurre en los analógicos .

Este trabajo presenta un método automático para la segmentación de imágenes de Tomografía Axial Computada (T.A.C.) de mediastino con presencia de tumores. El método es preciso y eficiente, permitiendo al usuario final conocer el área y la localización del tumor con extraordinaria precisión espacial. Este método de segmentación resulta muy adecuado cuando se trata de la evaluación previa a la criocirugía o la ablación por radiofrecuencia.

La gram¶atica permite expresiones circulares, como por ejemplo celda1=filtrar(celda1). Este tipo de casos son ¶ utiles y necesarios cuando es necesario aplicar un procesamiento iterativo una cantidad indeterminada de veces (varias erosiones o varias dilataciones, por ejemplo). Por dicha raz¶on hemos elegido que la evaluaci¶on de las expresiones sea expl¶³cita (por medio del bot¶on comando en la GUI de la planilla) al contrario de lo que ocurre en las planillas de c¶alculo convencionales. De esa forma el usuario puede observar no solo el resultado de ir aplicando iterativamente estos ¯ltros, sino el efecto que se produce cuando a la imagen obtenida se le aplica un procesamiento ulterior.