Preliminares




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fecha de publicación24.02.2016
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Desarrollo teórico


En el actual apartado se explicará la base teórica necesaria para comprender el funcionamiento del ImageJ y cómo se llevo a cabo la apertura y almacenamiento del nuevo formato, LCT, y las técnicas de segmentación de imágenes aplicadas en este proyecto.
    1. Adaptación de ImageJ al formato LCT de imágenes (CREO QUE ESTO DEBERIA IR AQUÍ PORQUE ES PARTE DEL PROYECTO REVISAR SI JUNTAMOS TODO EN UN APARTADO)


Esta primera parte, fue sin duda una de las más relevantes a la hora de realizar el proyecto, ya que hasta el momento, no se disponía de ningún programa, aplicación ó herramienta que permitiese la apertura y guardado de imágenes con el formato LCT, el cual es un formato propio de la Universidad y hasta el momento, no se podía realizar ninguna tarea en ImageJ con él mismo.

Dado que ImageJ fue diseñado con una arquitectura abierta, se pudo realizar la conversión de las imágenes que tenían formato propio. Para ello, hubo que modificar el código fuente de distintos archivos para que detectasen este nuevo formato LCT los cuales trabajaban con manipuladores. En concreto dichos archivos fueron.

  • Opener

  • Otros mas NO RECUERDO PERO MIRAR Y PONER

Por lo que es un factor relevante y a destacar que a partir de ahora pueda permitirse trabajar, analizar y usar el formato LCT a parte de los que ya incluía el ImageJ. Así, cómo volver a almacenar dicha información.

HAY QUE PONER DE NUEVO ESTA IMAGEN MEJOR



La peculiaridad que se incluye en este formato que anteriormente no incluía el ImageJ es no sólo la apertura de imágenes sino la apertura de imágenes con este formato y comprimidas. Así mismo, no sólo se modificó el hecho de que abriese este nuevo formato, si no que se abriese ya en el número de bits, indicando el mismo (8, 16 ó 32 bits).

EXPLICAR CADA UNA DE LAS COSAS
    1. Segmentación de Imágenes


El primer paso en cualquier proceso de análisis de imagen es la segmentación. Mediante la segmentación se va a dividir la imagen en las partes u objetos que la forman. El nivel al que se realiza esta subdivisión depende de la aplicación en particular, es decir, la segmentación finalizará cuando se hayan detectado todos los objetos de interés para la aplicación. En general, la segmentación automática es una de las tareas más complicadas dentro del procesado de imagen. La segmentación va a dar lugar en última instancia al éxito o fallo el proceso de análisis. En la mayor parte de los casos, una buena segmentación dará lugar a una solución correcta, por lo que, se debe poner todo el esfuerzo posible en la etapa de segmentación.

Para la segmentación de imágenes hemos realizado distintos algoritmos:

  • MeanShift Filter

  • Adaptativo

  • Adaptativo Normalizado

  • Adaptativo teniendo en cuenta posición

  • MeanShift Filter Vecinos

  • Adaptativo Vecinos


    1. Mean-Shift Filter


El Filtro Mean Shift es una técnica usada para el análisis de un espacio de características con densidades complejas multimodales. La utilización de esta técnica se basa en la aplicación recursiva del método para encontrar el punto estacionario más cercano de la función de densidad, ayudando así a encontrar las modas de la misma. Es decir, se repite recursivamente hasta cubrir un número determinado de de iteraciones o cuando no exista más posibles movimientos.

Para el uso en los diversos cálculos del algoritmo se han de usar tienen en cuenta dos parámetros, ambos proporcionados por el usuario.

  • Radio espacial: Representa el tamaño del Radio que se abarcará para cada pixel en cada una de las iteraciones.

  • Distancia del color: Este concepto está relacionado con las distancia entre los colores dentro del Círculo Estándar de Color. Así, cuanta mayor es la distancia entre los colores dentro del círculo, mayor es el contraste entre ambos.

Los casos de aplicación de esta técnica son el filtrado de imágenes preservando bordes y la segmentación. En ambos casos, los parámetros han de ser proporcionados por el usuario y puede trabajarse con imágenes tanto en color como en escala de grises (convirtiéndolas a RGB mediante el uso de stacks).

Algoritmo

En primer lugar, se inicializa un ‘stack’ con los valores de la imagen, por cada capa. Una vez inicializado, se realiza una clonación del mismo (de esta manera no se pierden los valores iniciales de la imagen al aplicar el algoritmo), posteriormente se procede a evaluar el primer pixel, buscando los ‘N’ pixeles de la imagen que satisfacen el umbral establecido a priori (distancia del color y espacio radial). Se repite el proceso hasta que apenas haya diferencia, o que sobrepase las 100 iteraciones, de manera que se encuentre la moda. En ese caso, le asignamos al pixel en la imagen original el último valor obtenido de la media. Se repiten los pasos anteriores para todo el conjunto los pixeles de la imagen. Hay que tener en cuenta, que este proceso, se está aplicando a su vez en cada una de las capas de la imagen.

Datos de entrada

Imagen a segmentar

Radio Espacial

Distancia del Color

Datos de salida

Imagen resultante segmentada.

Algoritmo

  1. Realizamos una clonación de la imagen original

  2. Para cada pixel (x,y) perteneciente a la imagen clonada:

    1. Para todos los píxeles comprendidos dentro del radio espacial definido.

    2. Si están dentro de ese radio y no sobrepasan el umbral fijado para la distancia del color, se añade el valor del pixel a un acumulador.

    3. Si no hay más pixeles que cumplan las condiciones anteriores o ya se han realizado 100 iteraciones, se realiza el cálculo de la media (valor obtenido en el acumulador/núm pixeles que cumplieron las condiciones).

    4. Se pone en el pixel (x,y) de la imágen original con el valor calculado tras realizar la media y se regresa al paso 2.

  3. Cuando se termine con todos los pixeles de la imagen, finaliza el algoritmo.

Nota: Los cálculos realizados para cada pixel (x,y)de la imagen se están realizando en cada una de sus capas.



YUEMI ESTAS IMÁGENES QUE REPRESENTAN¿?¿?¿?¿?¿?¿?
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