PDF superior Procesamiento digital de imágenes: threshold para la detección de objetos

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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Detección de material particulado en suspensión en ambientes de baja iluminación, mediante el procesamiento digital de imágenes

Detección de material particulado en suspensión en ambientes de baja iluminación, mediante el procesamiento digital de imágenes

2.1.14 Aproximación de Curvas. En muchas ramas de las ciencias se suelen seguir comportamientos de individuos u objetos, estos comportamientos suelen registrarse para una posterior evaluación y generación de hipótesis de comportamientos futuros. Muchas veces el criterio de observación o los aparatos de medida suelen tener errores de precisión y exactitud, dado a que a la mayoría de fenómenos físicos tienen un comportamiento que se puede modelar matemáticamente, se suelen utilizar distintos métodos de aproximación de curvas para generar modelos que puedan describir el comportamiento de alguno de estos fenómenos. Podemos destacar casos particulares, en los que se utiliza la aproximación de curvas como: el modelo basado en funciones exponenciales para levitación magnética [32], el estudio del comportamiento de material particulado PM10 en el aire [44], estimación de índices de desigualdad y pobreza [45] y desarrollo de fetos bovinos [42].
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Diseño de un sistema de detección de humo en ambientes cerrados aplicando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Diseño de un sistema de detección de humo en ambientes cerrados aplicando técnicas de procesamiento digital de imágenes

En el año 2015, en el Automation Research Center de Dalian Maritime University de China, presentaron el proyecto “Video Smoke detection based on semitransparent Properties” desarrollado por Yuan De Fei, Hu Ying y Bi Feng-long (Yuan De Fei, Hu Ying, Bi Feng-long (2015)), sustentando que la detección de humo se realiza con una secuencia de capturas de imágenes a través de una cámara de video para ser procesada a través del uso de la técnica de extracción de áreas semitransparentes e inmediatamente después ser restauradas y modeladas. El proyecto sustentado presenta un índice de falsas alarmas de 6% en los videos capturados, donde explican que las falsas alarmas originadas se deben a las paredes blancas en los escenarios y a las personas u objetos en movimiento dentro de la escena.
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Diseño de un sistema de detección de incidencias en los paraderos del Metropolitano, utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Diseño de un sistema de detección de incidencias en los paraderos del Metropolitano, utilizando técnicas de procesamiento digital de imágenes

1.2.3.2 Métodos que detectan movimiento directamente en la imagen Existe una segunda clase de método que no necesita alinear las imágenes para detectar los objetos en movimiento en cámaras móviles. Esta técnica intenta encontrar entre dos imágenes movidas los píxeles que no encajan con el patrón del movimiento general de la imagen. A esta técnica se la conoce como detección basada en distorsión de flujo y sirve para distinguir entre objetos estáticos y en movimiento. En las imágenes capturadas con la cámara en movimiento, ambos tipos de objetos generan flujo óptico. La idea es aprovechar el flujo para obtener el movimiento de los objetos directamente. Este método asume que los píxeles que se corresponden con el flujo global pertenecen al fondo de la imagen. Este flujo global se extrae ajustando un sistema de ecuaciones que relaciona los flujos de las dos imágenes. La parte de flujo no ajustado se considera el movimiento real de la escena de modo que la detección del movimiento es directa sin ningún tipo de alineación previa.
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Algoritmos de procesamiento digital de imágenes para la detección de microcalcificaciones a partir del análisis de mamografías

Algoritmos de procesamiento digital de imágenes para la detección de microcalcificaciones a partir del análisis de mamografías

En este cap´ıtulo se describen la metodolog´ıa y los materiales utilizados para dise˜ nar y evaluar los algoritmos cuyo objetivo es resolver el problema planteado en la secci´ on 1.1. En los siguientes apartados se presentar´ a primero, una descripci´ on detallada de las im´ agenes que ser´ an utilizadas como objeto de estudio, posteriormente la investigaci´ on se divide en 3 secciones principales donde se muestran las t´ ecnicas que se tuvieron que implementar para mejorar, segmentar y detectar microcalcificaciones. La Figura 4.1 muestra los m´ etodos utilizados en cada etapa del proceso. Los m´ etodos propuestos para la primera etapa est´ an enfocados en adquirir la imagen y seleccionar solo el ´ area del seno as´ı como eliminar el ruido y el fondo con el objetivo de reducir tiempo de procesamiento. La etapa de mejoramiento de la imagen se propone un m´ etodo para visualizar mejorar los objetos sin afectar del contenido original de la imagen. La siguiente etapa de proceso consiste en segmentar la imagen extrayendo peque˜ nas ventanas que pudieran contener cualquier tipo de anormalidad.
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Implementación de un sistema de procesamiento digital de  imágenes para la detección de malezas en el cultivo de quinua

Implementación de un sistema de procesamiento digital de imágenes para la detección de malezas en el cultivo de quinua

En el cultivo de quinua(Chenopodium Quinoa Willd), un cereal propia de la región de Puno altiplánica tiene una gran importancia debido a sus altos valores nutritivos y debido a que su producción se hace importante para la nutrición no solo de la región sino para la exportación de este bien para el extranjero, durante desde la siembra aparecen malezas como la mostaza nombre común que son perjudiciales para el normal crecimiento de la quinua, debido que la quinua no aprovecha eficazmente los nutrientes en la tierra para su desarrollo, en busca de una solución opte por usar técnicas como las discriminación de colores, binarizacion, etiquetado de objetos, por citar algunos de procesamiento digital de imágenes mediante el Programa MatLab, que es un programa científico para desarrollo de aplicaciones en ingeniería ha sido una herramienta de gran utilidad, al hacer la adquisición de las imágenes de los cultivos de quinua mediante herramientas fotográficas aéreas tomadas por un drone tipo multi-rotor por ser poseer mejor desempeño de vuelo y porque permite a las cámaras tener amplia visión por la separación de sus componentes además de estar equipado con una cámara fotográfica capas de poseer una conexión inalámbrica para la transmisión de datos obtenidos a un terminal como un celular, el uso de estas tecnologías nos permitirá tener una cuidado de los cultivos de quinua debido a que será posible determinar la posición de las malezas y la cantidad de las mismas, y así poder tomar medidas preventivas como la extracción de las mismas.
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Diseño de un sistema de detección y conteo mediante el procesamiento digital de imágenes para ovas de trucha en  el centro de investigación y producción (CIP) Chucuito UNA   Puno

Diseño de un sistema de detección y conteo mediante el procesamiento digital de imágenes para ovas de trucha en el centro de investigación y producción (CIP) Chucuito UNA Puno

49 Atendiendo a los tipos de procesos implicados en estas disciplinas, se suele hacer una clasificación de tres niveles: nivel bajo (procesado), nivel medio (análisis) y nivel alto (interpretación). Los procesos de nivel bajo incluyen la reducción de ruido, la mejora del contraste, y en general, la mejora de características de la imagen, en donde todas las entradas/salidas son imágenes. Los procesos de nivel medio analizan los niveles bajos e incluyen la segmentación (regiones, objetos), descripción de objetos, clasificación, etc. La entrada es una imagen y la salida son atributos de los objetos (bordes, contornos, identidades de objetos individuales). Por último, los procesos de nivel alto están generalmente orientados al proceso de interpretación de los elementos obtenidos en los niveles inferiores, entrando en juego el entendimiento y la toma de decisiones en función del contenido observado. Con esta clasificación, se le llama procesado digital de imágenes a los procesos cuyas entradas y salidas son imágenes (procesos de bajo nivel) y, además, a aquellos procesos que extraen atributos de imágenes, incluyendo el reconocimiento de objetos individuales (procesos de nivel medio).
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Diseño y simulación de un sistema de detección de somnolencia y alerta basado en el procesamiento digital de imágenes con algoritmos de correlación en tiempo real

Diseño y simulación de un sistema de detección de somnolencia y alerta basado en el procesamiento digital de imágenes con algoritmos de correlación en tiempo real

Entre las principales investigaciones que se pueden citar en este caso se encuentran los trabajos desarrollados por Ji y Yang (Ji Q. and Yang X., 2001), (Ji Q. and Yang X., 2002), Ji et al. (Ji Q., Zhu Z., and Lan P., 2004), Zhu et al. (Zhu Z., Fujimura K., and Ji Q., 2002), (Zhu Z., Ji Q., Fujimura K., and Lee K., 2002) donde se presenta un sistema de detección de la somnolencia basado en iluminación infrarroja y visión estéreo. Para localizar la posición de los ojos se utilizan las propiedades físicas que presenta la pupila frente a la iluminación infrarroja. En el rango comprendido entre los 700 nm. y 900 nm., la pupila adquiere un brillo característico que lo diferencia del resto de objetos y que permite reducir el trabajo para su localización. El sistema de iluminación infrarrojo encargado de filtrar la luz y resaltar la pupila se presenta en la figura 1.6.
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Detección de SIGATOKA NEGRA en cultivos de plátano mediante procesamiento digital de imágenes y visión por computador

Detección de SIGATOKA NEGRA en cultivos de plátano mediante procesamiento digital de imágenes y visión por computador

El procesamiento de imágenes tiene que ver con la adquisición, transmisión, procesamiento y representación de las imágenes. Las técnicas de proceso de imágenes se utilizan para mejorar la apariencia visual de las imágenes para un observador y preparar convenientemente el contenido fotográfico de cara a la percepción por parte de máquinas. El proceso digital de imágenes se puede dividir en las siguientes áreas: Adquisición o captura: que se ocupa de los diferentes caminos para la obtención de imágenes; por ejemplo, utilizando cámaras digitales o digitalizando imágenes analógicas (fotografías). Realce y mejora: son las técnicas que se usan para mejorar la apariencia visual de las imágenes o para recuperar o restaurar las imágenes degradadas. Segmentación: Que se ocupa de la división de las imágenes en regiones o áreas significativas. Extracción de características: Que se ocupa de la detección y localización de entidades geométricas simples y complejas. Desde entidades simples como líneas y puntos hasta geometrías complejas como curvas y cuádricas.[16].
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Imágenes de rayos X : técnicas de producción y procesamiento digital destinadas a la detección temprana del cáncer de mama

Imágenes de rayos X : técnicas de producción y procesamiento digital destinadas a la detección temprana del cáncer de mama

Durante las ´ ultimas d´ ecadas el acelerado avance en el campo digital, especial- mente en inform´ atica, ha permitido desarrollar tecnolog´ıas capaces de producir procesadores con enormes potencia de c´ alculo para ser aprovechados e implemen- tados en diversos ´ ambitos cient´ıficos. Muchas ´ areas de la ciencia y la tecnolog´ıa se vieron favorecidas y recobraron significativo inter´ es gracias a estos desarrollos que, a su vez, las acompa˜ naron durante su veloz crecimiento. En la actualidad, el Ima- ging, t´ ecnica, proceso y arte de crear representaciones visuales del interior de un cuerpo, constituye una de las ´ areas m´ as din´ amicas y prometedoras entre aquellas que explotan las posibilidades que brindan los modernos m´ etodos computacio- nales. En este mismo sentido, el perfeccionamiento de instrumentaci´ on espec´ıfica para la generaci´ on y adquisici´ on de im´ agenes, particularmente empleando fuentes de rayos x, ha permitido un crecimiento significativo en variadas ´ areas cient´ıficas y de desarrollo tecnol´ ogico. Esta situaci´ on ha impulsado a diferentes y prestigio- sos grupos de investigaci´ on a nivel mundial a centrar su atenci´ on e inter´ es en el campo del Imaging [1] [2] [3]. Por medio del procesamiento e interpretaci´ on de la imagen es posible abarcar problem´ aticas de un amplio espectro multidisciplinario con demostrada solvencia en la capacidad de resoluci´ on de situaciones pr´ acti- cas tales como diagn´ ostico m´ edico, sistemas de seguridad civil y defensa militar, astronom´ıa, control ambiental y prevenci´ on de cat´ astrofes, control de calidad in- dustrial, reconocimiento de patrones para an´ alisis y caracterizaci´ on, procesos de cuantificaci´ on de compuestos en muestras de inter´ es, etc.
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Diseño de pizarra virtual interactiva mediante detección de luminancia basado en técnicas de procesamiento digital de imágenes

Diseño de pizarra virtual interactiva mediante detección de luminancia basado en técnicas de procesamiento digital de imágenes

Con referencia a diferentes métodos y/o técnicas encontrados, podemos apreciar muchos relacionados con el control del cursor del mouse, en el paper “Mouse control using webcam based on color detection”, publicado en Marzo del 2014 en el International Journal of Computer Trends and tecnology (UCTT), desarrollado en el Sikkin Manipal Institute of Technology, India, realizan el control del mouse del computador mediante la identificación de una marca en el dedo del usuario, mediante el uso técnicas de detección de color por métodos de visión por computador, utilizando una webcam para lograr la interacción con el computador.
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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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Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

La detección de bordes es un problema importante de bajo nivel en visión. La mayoría de los métodos de detección de bordes funcionan en una imagen en una sola resolución y hacen salir un mapa binario de los bordes. Los bordes dentro de una imagen, sin embargo, ocurren generalmente en las varias resoluciones, o escalas, y representan transiciones de diversos grados, o niveles de gradientes. Así, los métodos simples de detección de bordes que hacen salir mapas binarios de bordes no rinden siempre resul- tados satisfactorios. Se desarrolla un método de detección de bordes a multiresolución que utiliza una descomposición wavelet de multi tasas para generar una serie de imá- genes con una resolución progresivamente más baja de los bordes. Los bordes entonces se extraen recurrentemente para formar la serie de mapas de los bordes donde la salida no se restringe para ser binaria y se ja para reejar el nivel del gradiente en cada punto del borde. La serie de mapas de los bordes se restringe para formar una pirámide del mapa de los bordes que apila. En esta formulación, el mapa del borde (del nivel más bajo) contiene los bordes en todas las escalas mientras que recorta el borde, basado en escala del borde, se realiza en los niveles subsecuentes. Este acercamiento se demuestra para tener métodos de detección previamente denidos de los bordes a multi resolución del excedente de las ventajas. Se presentan los resultados usando imágenes consideradas naturales [33].
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Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

En este trabajo se aplican, en una primera etapa, Filtros Secuenciales Alternativos (ASFs) de cerradura y apertura por reconstrucción. Los AFSs por reconstrucción consisten en una iteración de operaciones de aperturas y cierres morfológicos por Reconstrucción con elementos estructurantes de tamaño creciente, siendo necesario utilizar un segundo elemento estructurante para la operación Reconstrucción. Estos filtros presentan la ventaja de filtrar los objetos deseados sin alterar la forma original, lo que produce menor distorsión en la imagen, y además mantienen las regiones conectadas de la imagen que describen detalles significativos.
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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

El campo dentro del cual se desarrollará el presente Trabajo de Diploma de Ingeniería Biomédica es el procesamiento digital de imágenes médicas. En él se dan cita diversos software que contienen múltiples técnicas, algoritmos, métodos y procedimientos que manipulan una imagen digital cualquiera con el fin de evaluar su contenido, visualizarlo, editarlo, analizarlo, procesarlo, mejorar su apariencia, detectar las características de los objetos presentes en la imagen, o interpretar su contenido, todo lo cual se lleva a cabo mediante una serie de procesos computarizados [4].
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Transformada de Fourier y su aplicación en procesamiento digital de imágenes

Transformada de Fourier y su aplicación en procesamiento digital de imágenes

Como el objetivo de la presente tesis es generar num´ ericamente un c´ odigo que haga procesamiento digital de im´ agenes con aplicaciones en microscop´ıa de fluores- cencia, a continuaci´ on haremos un acercamiento a este tema de forma muy general. El estudio detallado de los componentes de c´ elulas y tejidos animales o vegetales, por el tama˜ no que poseen, requiere el uso de instrumentos que permitan ampliar muchas veces m´ as la imagen de las estructuras que los constituyen. El instrumento que fue empleado por los primeros bi´ ologos para estudiar la c´ elula y los tejidos, es el microscopio. El nombre deriva etimol´ ogicamente de dos ra´ıces griegas: “mikr´ os”, que significa peque˜ no y “skop´ eoo”, que significa observar. Es decir, el microscopio es un instrumento que sirve para observar objetos o estructuras peque˜ nas. El adelanto tecnol´ ogico que se ha logrado en el dise˜ no y construcci´ on de microscopios, es el resultado de la interacci´ on de diversas disciplinas que han permitido el avance de la microscop´ ıa, la cual es una disciplina que consiste en ver objetos y espec´ımenes muy peque˜ nos con la finalidad de formar im´ agenes aumentadas de los mismos para facilitar su estudio. Las c´ elulas no son solamente min´ usculas, tambi´ en son incoloras y transl´ ucidas en su mayor´ıa. Aclarar este hecho, permiti´ o el desarrollo de t´ ecnicas colorantes que asegurar´ıan un contraste suficiente para poder visualizar las c´ elulas en toda su estructura y complejidad, y m´ as adelante, en el siglo XX, la observaci´ on de detalles de la ultraestructura de los componentes m´ as finos del citoplasma, gracias al empleo de la microscop´ıa electr´ onica.
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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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Sistema de control para playas de estacionamiento

Sistema de control para playas de estacionamiento

El proyecto tiene como objetivo automatizar el control de una playa de estacionamiento e innovar la tecnología que se encuentra actualmente disponible en las mismas. El sistema consiste en la detección de vehículos y mediante procesamiento digital de imágenes la lectura de su patente por medio de cámaras para determinar la hora de ingreso a la playa de estacionamiento, guardar esa información en una base de datos para después en su salida calcular el tiempo de uso del lugar del estacionamiento y proceder a la facturación del mismo. Además, lleva un control de los lugares disponibles y ocupados dentro de la playa y agiliza el ingreso y egreso de vehículos. Reduciendo la cantidad de operarios que realizan estas tareas. Para llevar a cabo este proyecto se tomó como referencia una playa de 60 lugares, con una entrada y una salida, con la cabina de cobro entre medio de ambas.
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Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

Estudio y análisis de técnicas para procesamiento digital de imágenes

En la ilustración 13 pueden verse los efectos del filtro espacial pasa bajos, o suavizado. Teniendo en cuenta la imagen original, figura(a), las figuras (b) a (f) son el resultado de filtrar la imagen original utilizando núcleos cuadrados de n=3, 5, 9, 15 y 35, respectivamente. Para la máscara de 3x3, se nota un leve borroneado general de la imagen, pero los detalles que tienen aproximadamente el mismo tamaño que el núcleo han sido afectados considerablemente. Para n=9, se ve un borroneado mucho mayor, y también que el 20% del círculo negro casi se confunde con el fondo, ilustrando así el efecto de mezclado que el borroneado produce sobre aquellos objetos cuyos niveles de gris son parecidos a los de sus vecinos. Otro efecto que se puede notar es la reducción del ruido en los rectángulos. Para n=15 y 35, se puede ver que el borroneado es excesivo. Este tipo de borroneado se utiliza para eliminar los objetos pequeños en una imagen.
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Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

En el procesamiento digital de im´agenes existen diversos enfoques para trabajar con ellas. La morfolog´ıa matem´atica es uno de estos enfoques con una teor´ıa matem´atica propia bastante desa- rrollada que reviste un aspecto geom´etrico y algebraico muy importante que nace como resultado del uso conceptual de la teor´ıa de conjuntos y de los ret´ıculos. La importancia de sus propiedades algebraicas radica en el hecho de que estas sirven para evaluar la validez de las transformacio- nes involucradas en esta teor´ıa. Esta tesis presenta de manera detallada las demostraciones de la mayor´ıa de las propiedades elementales relativas a las operaciones fundamentales de erosi´on, dila- taci´on, abertura y cerradura morfol´ogicas establecidas para conjuntos y funciones. Adem´as, se dan diversos ejemplos de las operaciones antes mencionadas y se aplican, en combinaciones espec´ıficas, a im´agenes binarias consideradas como conjuntos y a im´agenes en tonos de gris consideradas como funciones. Estas aplicaciones incluyen la detecci´on de bordes, la eliminaci´on de ruido aleatorio y la segmentaci´on de objetos para el reconocimiento de formas.
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