Preliminares




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títuloPreliminares
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fecha de publicación24.02.2016
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tipoBibliografía
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ImageJ


ImageJ es un programa de procesamiento de imágenes de Java el cuál es de dominio público (software libre). Ha sido diseñado con una arquitectura que permite su mejora a través de Plugins y macros de Java. De esta manera, es posible resolver muchos problemas mediante el procesamiento de imágenes y su posterior análisis.

ImageJ permite la visualización, edición, análisis, procesamiento, archivar e imprimir imágenes de 8, 16 y 32 bits. Así mismo, permite la lectura de diferentes formatos, incluyendo entre ellos TIFF, GIF, JPEG, BMP, DICOM, FITS y RAW.




Para ello, el ImageJ se apoya en el uso de "stacks" (pilas), es decir, una serie de imágenes que comparten una única ventana. Cabe destacar el hecho de que es multithreaded, de modo que permite que se puedan realizar operaciones de consumo intensivo de tiempo mejorando ampliamente su rendimiento en sistemas con múltiples CPU’S aplicando algoritmos en paralelo.

Permite el cálculo del valor de un píxel determinado y el de estadísticas definidas por el usuario, así mismo, puede medir distancias y ángulos, crear histogramas de densidad. Es compatible con las funciones de procesamiento estándar de imágenes, tales como las operaciones lógicas y aritméticas entre imágenes, manipulación de contraste, convolución, análisis de Fourier, contraste, nitidez, suavizado, borde de detección y filtrado de mediana.

Es interesante mencionar que el programa soporta cualquier número de ventanas (imágenes) de manera simultánea, limitado solamente por la memoria disponible. Dispone de calibración de la densidad o escala de grises. Su arquitectura de plugins y el hecho del entorno de desarrollo que posee lo ha convertido en una plataforma popular para la enseñanza de uso de la imagen.
    1. Acerca de esta memoria



Esta memoria va dirigida a todo aquel que esté interesado en el estudio de la detección de objetos, concretamente de nueves, en imágenes de satélite a través del uso de técnicas de segmentación de imágenes. Una vez aclarado en qué consiste el proyecto que se trata así como dada una introducción a las herramientas de las cuales se han hecho uso durante el desarrollo del mismo, se expondrá la organización de la memoria a través de los siguientes capítulos expuestos:

FALTA POR EXPLICAR UNA VEZ QUE TENGAMOS CADA UNO DE LOS APARTADOS BIEN.

  1. Desarrollo teórico.

  2. Guía de referencia.

  3. Resultados Experimentales.

  4. Conclusiones y Líneas Futuras.



    1. Alcance del proyecto



Para la realización del presente proyecto, cómo se comentó con anterioridad, se han realizado tareas de investigación y desarrollo orientadas a la realización de mejoras en la apertura de imágenes de “ImageJ” y en la posterior detección de nubes en imágenes de satélite realizando las siguientes labores:


  1. Tareas de Investigación a través del estudio, documentación y experimentación con diferentes técnicas de segmentación de imágenes de acuerdo a sus características mediante los resultados de investigación procedentes de publicaciones dentro del ámbito científico-tecnológico, entre ellas las publicadas por Comaniciu.




  1. Tareas de Desarrollo, incluyendo la apertura de un nuevo formato de imagen LCT, estudiando y modificando el código “open source” de ImageJ para conseguirlo. Implementación de algoritmos aplicables a la resolución de problemas mediante técnicas de segmentación. Los algoritmos desarrollados, son aplicables a cualquier formato de imagen de canales de 8, 16 y 32 bits, sobre cualquier número de canales y en cualquier formato de imagen. Los algoritmos desarrollados son los siguientes:



    • Algoritmos de cálculo de la Media: MeanShift Filter y MeanShift Filter - Vecinos. REVISAR NOMBRES

    • Algoritmos Adaptativos: FALTA PONER YUMEI


El proyecto surge como apoyo a los estudios que se realizados previamente por tecnólogos, concretamente se apoya en su mayoría en el estudio de Dorin Comaniciu “Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis” sobre técnicas de segmentación basadas en regiones para el estudio de imágenes de satélite, así como una necesidad importante de poder trabajar y realizar estudios con el formato provisto por la universidad.
Inicialmente, se parte de la necesidad de trabajar con un nuevo formato de imagen el cual es aportado por la Universidad de La Laguna para imágenes de satélite. Dando lugar posteriormente a la realización de técnicas de segmentación de imágenes que de manera automática facilitase el trabajo a los observadores y que además pudieran difundirse libremente para ser usadas en diversos ámbitos no meteorológicos, tales como la medicina o la biología por científicos, tecnólogos y docentes.

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