PDF superior Procesamiento digital de imágenes utilizando PDICalc

Procesamiento digital de imágenes utilizando PDICalc

Procesamiento digital de imágenes utilizando PDICalc

Esta expresi¶on tambi¶en puede obtenerse \pinchando" la celda con el bot¶ on derecho, op- ci¶on que despliega un men¶ u en el cual se permite modi¯car el origen de una celda (archivo, ecuaci¶on computada a partir de otras celdas, valor constante, etc.), editar los par¶ametros de la imagen, los ¯ltros, y varias otras que ser¶an descriptas a continuaci¶on (ver Fig. 1(b)). La gram¶atica que permite formar expresiones para computar el contenido de una celda tie- ne como s¶³mbolos terminales Celdai, y algunas constantes de imagen (imagen blanca, con un valor dado de gris, con un valor dado de RGB, etc.). Las operaciones aritm¶eticas se interpretan como operaciones pixel a pixel en el intervalo entero [0..255] (el usuario tiene opci¶on de decidir en cada caso de qu¶e manera se cierra el ¶algebra, por ejemplo cuando un pixel se hace negativo, mayor que 255, etc.). La gram¶atica incluye tambi¶en la operaci¶on unaria filtrar que denota un ¯ltro gen¶erico (ecualizaci¶on, convoluci¶on, morfol¶ogico, etc.), de manera de poder aplicar dicho procesamiento a una celda arbitraria. Muchos de estos ¯ltros implican una conversi¶on previa de la imagen al espacio crom¶atico YIQ (por ejemplo para aplicar ecualizaci¶on). La gram¶atica permite combinar varias evaluaciones en una sola expresi¶on, por ejemplo celda3=filtrar(celda1+filtrar(celda2-g127)) denota la ope- raci¶on por la cual se le resta a la imagen en la celda 2 el valor de gris 127, al resultado se le aplica un ¯ltrado (a elegir por medio del men¶ u del bot¶on derecho). A esta imagen se le suma la imagen en la celda 1, y al nuevo resultado se le aplica otro ¯ltrado. Esta forma de proceder es posible, pero siempre es aconsejable descomponer estos procesamientos complejos en varias etapas simples (en nuestro caso con la secuencia celda4=celda2-g127, celda5=filtrar(celda4), celda6=celda1+celda5, celda7=filtrar(celda6).
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Análisis y Determinación de Enfermedades en el Fruto del Mango Utilizando Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes

Análisis y Determinación de Enfermedades en el Fruto del Mango Utilizando Técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes

La imagen de entrada -una matriz bidimensional de niveles energéticos (por ejemplo, luz) se divide en elementos de imagen, conocidos como píxeles. Estas forman filas y columnas que abarcan toda la zona de la imagen y representan los niveles de gris en una imagen monocromática o la codificación de color en una imagen en color. Un pixel no puede ser subdividido en regiones de menor nivel de gris o color. Este proceso es un tipo de digitalización espacial. Para cada píxel, la información del nivel de energía también debe ser digitalizada, es decir los niveles analógicos (variable continua) producidos por la cámara deben ser representados por un número finito de pasos. En muchas aplicaciones es suficiente digitalizar una imagen monocroma con 8 bits por píxel, lo que equivale a 256 pasos, para representar el nivel de gris de cada píxel. En aplicaciones más exigentes puede ser necesario digitalizar a 14 bits (ó 16384 niveles). Las imágenes en color son más complejas y pueden ser representados en diferentes formatos. Las imágenes en color normalmente contienen tres veces más información que una imagen monocromática.
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Determinación de la Calidad de Granos de Arroz Pulido Utilizando Algoritmos de Procesamiento Digital de Imágenes

Determinación de la Calidad de Granos de Arroz Pulido Utilizando Algoritmos de Procesamiento Digital de Imágenes

The present work has as main objective to determine the quality of polished rice grains through an algorithm that detected the rice grains in a digital image, where it was classified according to its class as small, medium and long size, as well as the type of defect of the rice grain as normal, partial tizoso or total tizoso; for this, digital image processing techniques such as softening filters, binarization, segmentation, labeling and the use of morphological operators, changes to other color spaces, among others, will be used. The study of the investigation was based on a program carried out with MATLAB that allowed to verify the efficiency of the algorithms carried out for the verification in the reduction of time of counting of rice grains and the process of discrimination according to their class and type of defect. The results obtained after the experiment showed a significant reduction in time and margin of error in the rice grain count as well as in discrimination, depending on its class and type of defect; All this thanks to the morphological characteristics of rice grains. Finally, it is concluded that through the digital image processing algorithms, it allowed to reduce the noise of the images, also highlighted the morphological characteristics of the grains, facilitating the obtaining of information for its interpretation, also allowed to reduce the time and the margin of error against to the traditional methods used in the selection of rice grains.
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Reconocimiento de gestos corporales, utilizando procesamiento digital de imágenes para activar sistema de alarma

Reconocimiento de gestos corporales, utilizando procesamiento digital de imágenes para activar sistema de alarma

La investigación realizada a los sistemas de seguridad electrónica de edificios, plantea como objetivo principal el reconocimiento de tres gestos de un lenguaje corporal del personal de vigilancia, y la consecuente activación de alarma en forma automática. Inicialmente se realizó una encuesta dirigida a las administraciones y personal de edificios, para saber cuales eran las ocurrencias que vulneraban la seguridad de un edificio multifamiliar, luego se observaron y analizaron las imágenes capturadas por una cámara de vigilancia ubicada en la recepción, identificando las ocurrencias más vulnerables y gestos asociados a dichos eventos; se seleccionaron tres gestos que en forma inconsciente realizaba el personal de vigilancia ante dichas situaciones. A determinados cuadros que comprenden estas imágenes se le aplicaron técnicas de procesamiento espacial, con ayuda de una iluminación artificial que era más intensa en la parte posterior del sujeto de análisis, consiguiéndose la definición de una silueta binarizada en el entorno Matlab, técnicas como selección del plano rojo, plano de bits más significativo, invertir imagen y transformaciones morfológicas tipo cerradura, definieron una silueta que ayudó a desarrollar un algoritmo matemático para generar una señal eléctrica en el puerto serial USB del ordenador, donde se conectó físicamente una plataforma de hardware Arduino que activa la alarma. La elección de esta plataforma se debió a que Matlab cuenta con un grupo de instrucciones para Arduino, con el objetivo de lograr una comunicación sincronizada entre ordenador e interface. Las técnicas utilizadas reconocieron 62,5% de los eventos descritos en las encuestas realizadas y que no son mencionadas en temas de investigación similar. Para lograr el objetivo fue necesario analizar un cuadro por segundo.
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Sistema de llenado automático de botellas con control de nivel utilizando procesamiento digital de imágenes

Sistema de llenado automático de botellas con control de nivel utilizando procesamiento digital de imágenes

Esta tesis propone el uso de procesamiento digital de imágenes para el control de clasificación, a través de redes neuronales, en un sistema de llenado automático de botellas. Las imágenes de las tres botellas fueron capturadas por una cámara web, dichas imágenes a través de algoritmos de MatLab pasaron a escala de grises y fueron almacenadas en una matriz de 20x20 que sirven como entrada a la red neuronal. Luego, la PC envió la información al sistema de control indicando el tipo de botella. De acuerdo a la información recibida el sistema de control activo el motor de la banda transportadora para hacer avanzar la botella hacia las estaciones de llenado, desecho, enchapado y selección. En la estación de llenado, el sistema de control activó los motores de llenado de acuerdo al tipo de botella. Si el llenado es muy alto o insuficiente, la base circular lleva a la botella a la posición de desecho. Si el llenado es el correcto, la base circular desplaza a la botella hacia la fase de clasificación. Se realizaron diferentes pruebas en el entrenamiento de la red neuronal en lo que respecta el número de iteraciones, donde se vio que 7000 iteraciones permiten que el reconocimiento sea eficiente. También para determinar la eficacia del llenado, se obtuvo que dos de cada diez botellas fueron rechazadas por mal llenado. En lo que respecta la productividad, con este sistema en media hora se puede tener hasta 38 botellas y en 8 horas hasta 608.
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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

La forma más apropiada de clasificar los sistemas de video vigilancia es clasificarlos en tres generaciones que se distinguen por la tecnología empleada en ellos. La primera generación la forman los sistemas de circuito cerrado de televisión o CCTV. Se les conoce por el nombre de circuito cerrado porque todos los componentes que lo forman están enlazados entre sí. Este conjunto de sistemas están formados por un grupo de cámaras distribuidas que se sitúan en la zona de vigilancia y se conectan a un conjunto de monitores que normalmente se ubican en una sala central. Este tipo de sistemas son completamente analógicos y necesita de la supervisión de personas para hacer posible la detección de sucesos de interés. A pesar de sus limitaciones proporcionan una baja tasa de errores y son sistemas ampliamente utilizados debido en gran parte a la madurez de la tecnología que emplean. Sin embargo utilizan técnicas analógicas para el tratamiento, distribución y almacenamiento de las imágenes, y dependen demasiado de la actividad humana para detectar las anomalías que suceden en el entorno.
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Identificación del área afectada por Lemna en la bahía de Puno utilizando procesamiento digital de imágenes

Identificación del área afectada por Lemna en la bahía de Puno utilizando procesamiento digital de imágenes

Definida como el arte de mejorar la calidad de las imágenes, ha logrado un amplio desarrollo en los últimos años, alcanzando un alto nivel de popularidad, desde que se utilizaron métodos matemáticos y computacionales para restaurar las imágenes distorsionadas, enviadas por el telescopio Hubble; sin embargo, las imágenes no siempre son afectadas de manera total, algunas sufren pérdida de información en algunas regiones, otras simplemente son afectadas por el paso del tiempo, por tanto, es necesario establecer técnicas que permitan restaurar imágenes, en las cuales, el daño no es reversible, mediante un filtro aplicado sobre toda la imagen. (Alonso y Batlles, 2015)
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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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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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				Evaluación de la calidad el café tostado utilizando herramientas de procesamiento digital de imágenes

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El café una vez esta tostado, fue separado en 3 lotes pe- queños de 20g cada uno, a fi n de obtener fotografías en un espacio iluminación controlada y constante, usando un medio difuso para ello. Fue usada una cámara canon EOS 18 MP con formato RAW a una distancia de 42 cm de las muestras, lo que permitió calcular los ángulos de incidencia, el error y la respectiva calibración. Poste- riormente, se procede a hacer el análisis de estas fotos con el algoritmo desarrollado en MATLAB y su librería de procesamiento de imágenes, para extraer caracte- rísticas de color, matiz y uniformidad, estos resultados evidencian los resultados cuantitativos del color y matiz del café y su relación con las propiedades organolépti- cas destacadas.
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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, Alternating Sequential Filters) de cerradura y apertura por Reconstrucción de Morfología Matemática (Mukhopadhyay and Chanda, 2003). Esta clase de filtros morfológicos secuenciales presenta la ventaja de filtrar los objetos deseados sin alterar la forma original, lo que produce menor distorsión en la imagen (Serra 1988; Serra y Vincent, 1992; Vincent, 1993). Los ASFs por Reconstrucción consisten en una iteración de operaciones de aperturas y cierres por Reconstrucción con elementos estructurantes de tamaño creciente, siendo necesario utilizar un segundo elemento estructurante para la operación Reconstrucción. De esta manera se mantienen las regiones conectadas de la imagen que describen detalles significativos. (Pastore, Moler y Ballarin, 2005). En una segunda etapa se utiliza un algoritmo utilizando el criterio de componentes conectadas basado en conceptos de topología continua. Una vez obtenidas las componentes conectadas, se obtienen la frontera y el interior de cada una, generando de esta manera la segmentación deseada de la imagen.
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Compresión y descompresión de voz mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes utilizando Wavelets

Compresión y descompresión de voz mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes utilizando Wavelets

La segunda propuesta consiste en la diferenciación del encabezado de los datos, identificando la bandera DATA, la cual muestra el final del encabezado y el comienzo de los datos a comprimir. Cada uno de estos datos son comprimidos por separado, entregando dos archivos jp2. Este método posee las ventajas de permitir una compresión con pérdidas en los datos y la utilización de los datos del encabezado para generar una coherencia entre los canales de un componente, sin embargo resulta ser muy dispendioso en términos de procesamiento, teniendo que comprimir dos archivos por separado. Adicionalmente se nota que el encabezado era muy pequeño para tratar como un archivo independiente, el cual termina entregando un jp2 más grande que el encabezado mismo, por los datos agregados que se incluyen en la codificación de segundo orden.
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Detección automática de células con micro núcleos por procesamiento computacional de imágenes microscópicas

Detección automática de células con micro núcleos por procesamiento computacional de imágenes microscópicas

La pregunta de investigación ¿Es posible desarrollar un proceso eficiente para detectar micronúcleos en células utilizando el procesamiento digital de imágenes?, se logró responder en forma positiva ya que el abordaje propuesto tuvo éxito en la segmentación de micronúcleos sobre la base de imágenes.

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PDICalc: una planilla de cálculo para el procesamiento digital de imágenes

PDICalc: una planilla de cálculo para el procesamiento digital de imágenes

Este ejemplo es uno de tantos, en los cuales para obtener el resultado deseado es necesario aplicar varios pasos de procesamiento, cada uno con par¶ametros que puede ser necesario modi¯car para mejorar los resultados. Con im¶agenes similares, es necesario seguir los mismos pasos, pero modi¯cando alg¶ un par¶ametro de procesamiento. En nuestro ejemplo, si la imagen de entrada es un poco m¶as oscura, es necesario modi¯car el valor umbral durante la binarizaci¶on. Esta situaci¶on es caracter¶³stica en muchas ramas de la ciencia donde se utiliza el PDI (im¶agenes satelitales, medicina, microscop¶³a electr¶onica, etc.) donde a un conjunto de im¶agenes similares es necesario aplicarle un mismo tipo de procesamiento. Con los sistemas comerciales esto involucra repetir manualmente cada uno de los pasos, lo cual es evidentemente tedioso e inconveniente.
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Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

Procesamiento de Imágenes Satelitales Utilizando PDICalc

En el sistema PDICalc , como hemos visto, este procedimiento se programa de una manera sencilla y puede reutilizarse para distintas porciones de la imagen sin reprogramar. En la Fig. 1(a) podemos observar una imagen de Landsat TM-5 procesada en el PDICalc . En la columna de la izquierda se observan los mapas de bits de las 6 bandas (excluyendo la 6), en la columna del medio se aplic¶o la misma ecualizaci¶on a cada celda de la izquierda, y en la columna de la derecha se modi¯c¶o la crominancia para asignar un color diferente a cada banda. PDICalc ofrece la opci¶on de abrir una imagen satelital directamente del CD, en formato ERDAS, o tambi¶en en el formato provisto por la CONAE, donde se puede elegir la banda en particular, la zona dentro de la imagen, y se puede previsualizar para observar si la selecci¶on es adecuada. Los valores de posici¶on y tama~ no de la selecci¶on quedan almacenados en forma persistente, para facilitar la apertura secuencial de todas las bandas necesarias en forma id¶entica. Una vez que se han cargado las bandas, entonces es muy sencillo aplicar los procedimientos usuales de procesamiento y detecci¶on, por ejemplo, la segmentaci¶on de los ¶³ndices de vegetaci¶on o de edi¯caci¶on [7] (ver Fig. 1(b)). En la Fig. 2 se muestra en tama~ no verdadero en la ventana de view. Esta ¶ ultima ventana permite almacenar una secuencia de im¶agenes para poder comparar r¶apidamente entre resultados alternativos y elegir el m¶as adecuado.
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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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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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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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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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Clasificación de granos de lentejas emplenado procesamiento digital de imágenes

Clasificación de granos de lentejas emplenado procesamiento digital de imágenes

En el campo de PDI, entre otra aplicaciones, el histograma se usa como herramienta para calcular parámetros vinculados a la calidad. En este sentido, Sampallo y col [8] usaron histogramas para clasificar granos de arroz y como herramienta para la determinación del umbral de binarización en imágenes de granos [9]. Los criterios de calidad de los algoritmos, se ajustaron a lo que establece el Código Alimentario Argentino (CAA) para el arroz.

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