PDF superior Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

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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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

Se prepara una muestra de gramos donde la cantidad depende de la variedad y se distribuye sobre una superficie plana negro mate (para arroz) o bien azul real (lentejas, alubia, poroto). La elección del color del fondo depende del color del grano. Otra condición es que los granos no estén en contacto entre sí. En una posición definida de la escena se coloca un objeto de dimensiones conocidas (por ejemplo, una moneda) con la finalidad de definir el factor de escala. Se registra con la cámara del dispositivo móvil una imagen digital color en condiciones controladas de iluminación y distancia. Se opta por imágenes de tamaño inferiores a 3 megapíxeles, debido a un uso de memoria apropiado por el procesamiento intensivo.
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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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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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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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Ingeniería de Requisitos para la construcción de software de Realidad Virtual inmersiva RV aplicando el diseño universal

Ingeniería de Requisitos para la construcción de software de Realidad Virtual inmersiva RV aplicando el diseño universal

El procesamiento digital de imágenes es el principio de la visión por computador, en el cual por medio de una imagen digital (foto, imagen o fotograma) se puede analizar diferentes cara[r]

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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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Adquisición de imágenes aéreas desde un tricóptero

Adquisición de imágenes aéreas desde un tricóptero

 El vuelo controlado por el celular está listo para usarse, sin embargo se consideró no maniobrarlo por la falta de experiencia y la alta sensibilidad del dispositivo, solamente se probó sujetando los 3 brazos por medio de cuerdas y a baja altura, asegurando así que este funciona de acuerdo a lo planteado.  La adquisición de imágenes abre puertas a herramientas como el procesamiento digital de imágenes y la automatización de estos vehículos, gracias a este proyecto se logra adquirirlas desde un tricóptero con un alcance teórico de 200 metros radiales en campo abierto, imagen que es captada en el computador y se deja dispuesta a cualquier tipo de tratamiento digital, la adquisición es asistida por una cámara Sony de bajo costo y prestaciones mínimas para realizar vuelos FPV, se implementa la comunicación del mando para poder pilotar desde cualquier dispositivo que sea reconocido como tal por el computador, en el caso, se demostró la programación y la implementación de una interface de joystick en un celular Nokia N8.
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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

La tercera categoría, el almacenamiento en archivo, se caracteriza por necesitar un almacenamiento ma ivo, pero de acceso poco frecuente. Las cintas magnéticas y los discos óptico son lo medios habituales en las aplicaciones de registro y archivado. Las cintas tienen un tiempo de vida relativamente corto y sus condiciones de ahnacenamiento deben ser controladas. En el caso de los discos ópticos se puede grabar mayor cantidad de imágenes y su periodo de vida e cede los treinta afios sin requerir un ambiente controlado. En la actualidad es posible una capacidad de almacenamiento en linea superior a un Terabyte de discos en la tecnología WORM, guardados en una jukebox cuyo volumen es menor a seis metros cúbicos, esto significa almacenar un millón de imágenes de tamafio 1.024*1.024. En muchos casos que no se requiere una recuperación digital de la imagen, ésta se puede almacenar en forma analógica empleando película y/o cinta de video.
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Specklegramas de fibra óptica analizados mediante procesamiento digital de imágenes

Specklegramas de fibra óptica analizados mediante procesamiento digital de imágenes

Ya que los cambios de intensidad por perturbaciones se dan a una escala local cercana a la del tamaño del grano de speckle, estos cambios no se pueden cuantificar adecuadamente por medio del promedio de la intensidad del patrón speckle completo. Así, cuando se tienen imágenes, regularmente se usan técnicas de correlación para esta cuantificación. La implementación algebraica de esta técnica se puede llevar a cabo por medio de varias expresiones similares. (Efendioglu, 2017; Gubarev, Li, Klenovskii, & Glotov, 2016), aunque la más común es el coeficiente de correlación (C) dado por:
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Procesamiento digital de imágenes: Metodología de tonos de grises y pseudo color

Procesamiento digital de imágenes: Metodología de tonos de grises y pseudo color

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".
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Control de calidad de cerámicos con procesamiento digital de Imágenes para reducir costos

Control de calidad de cerámicos con procesamiento digital de Imágenes para reducir costos

El trabajo de investigación consta del estudio y desarrollo de un programa en Matlab, el cual procesa imágenes tomadas del cerámico e identifica los defectos de la superficie como: Fisuras, grietas, cuarteos, manchas, bifurcaciones y quiñaduras, además determina el estado final del producto si está en buenas o malas condiciones y se analizará la estimación de reducción de costos del producto; esto se analizará especialmente en cerámicos compactos en la marca San Lorenzo.

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Sistema de posicionamiento global de un objeto en el espacio usando visión estéreo de alta resolución

Sistema de posicionamiento global de un objeto en el espacio usando visión estéreo de alta resolución

En  este  trabajo  se  evalúa  una  estrategia  basada  en  el  procesamiento  digital  de  imágenes  para determinar el desplazamiento de un objeto  en  el  espacio  calibrado  de  un  sistema  de  visión  estéreo. La estrategia de posicionamiento global  emplea un patrón no plano conformado por una  serie  de  franjas  alternas  blancas  y  negras  ubicadas  en  la  periferia  de  un  cono  truncado.  Este patrón, llamado mira cónica, al ser adherido  a un dispositivo de reconstrucción 3D y ubicado  en  el  espacio  calibrado  de  un  sistema  de  visión  estéreo  permite  la  determinación  del  desplazamiento global introducido al dispositivo  cuando  se  desplaza  libremente  alrededor  del  objeto  que  se  desea  reconstruir.  La  medida  calculada del desplazamiento global es empleada  como  valor  inicial  en  un  algoritmo  de  registro  con    el  fin  de  recuperar  información  3D  de  un  objeto  a  campo  extendido  y  con  regiones  de  difícil  acceso.  En  este  artículo  se  muestra  el  procesamiento  digital  implementado  a  una  imagen  de  la  mira  cónica  con  el  fin  de  determinar el vértice de la mira. La utilización de  una mira cónica en un sistema de visión estéreo  a múltiples cámaras permitirá la observación de  la mira a cualquier ángulo de observación.   
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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 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.
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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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Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

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
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Procesamiento digital de imágenes: threshold para la detección de objetos

Procesamiento digital de imágenes: threshold para la detección de objetos

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

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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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Asimilación de un software para el procesamiento digital de imágenes médicas

Asimilación de un software para el procesamiento digital de imágenes médicas

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.
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Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Existen diversas aplicaciones hechas por computadora que aplican la visión artificial, un ejemplo cercano, son los robots autónomos o sistemas de control inteligentes. Estas aplicaciones, por lo general, realizan sus tareas con mucha latencia, debido a que los algoritmos que utiliza la visión artificial son muy complejos y procesados en computadoras secuenciales. El proceso de captura, envió de la imagen y su respectivo procesado en una computadora secuencial, produce mucho tiempo para que el sistema tome la decisión final. Los algoritmos de visión requieren muchos recursos de arquitectura para su procesamiento, por lo que, una computadora ordinaria no lo es suficiente. El principal problema de las aplicaciones de visión artificial es el tiempo de ejecución de los algoritmos y el coste de los equipos. La mayor demanda de prestaciones de los algoritmos de procesamiento de imágenes, unido a la mayor resolución espacial, hace que cada vez sean mayores las demandas de carga computacional, y si además se desea trabajar en tiempo real, las exigencias de los tiempos de ejecución de los algoritmos son aún más críticas.
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