Procesamiento y análisis digital de imágenes: aplicaciones forenses

El Laboratorio de Procesamiento y Análisis Digital de Imágenes de la Asesoría Pericial La Plata, dependiente de la Dirección General de Asesorías Periciales de la Suprema Corte de Justicia de la Provincia de Buenos Aires, único en su tipo, se desempeña, tanto en modo interdisciplinario como individual, con las distintas Secciones de esta Asesoría. Cuenta con equipamiento que permite el ingreso por vía digital de cualquier objeto, ya sea en el campo macroscópico, mesoscópico (lupa binocular) o microscópico, lo cual otorga el beneficio del procesamiento y análisis digital de éstos en un ordenador. Esto se realiza mediante cámaras digitalizadoras tipo CCD, las cuales se adaptan a los tres formatos antedichos o, en casos particulares, con escáner de alta resolución. Esta técnica permite, al ser digital la imagen, manipularla con programas adecuados, a fin de poder determinar un sin número de propiedades. Una de las cámaras capta solamente el espectro visible, o sea el rango comprendido entre las longitudes de onda de 0.4 y 0.70 nanómetros del espectro electromagnético, siendo esto simplemente lo que ven nuestros ojos (las combinaciones de rojo, verde y azul), región esta muy pequeña del campo de las ondas electromagnéticas. En este amplio espectro, (el de las ondas electromagnéticas), sin embargo, existen diversos rangos de “luz” que nuestros ojos y los sensores convencionales no pueden “ver”, como el rango Ultravioleta, y fundamentalmente el Infrarrojo. Esto es solucionado con una segunda cámara digital tipo CCD Multiespectral, la cual es sensible a los rangos anteriormente mencionados, quedando así cubierto, en gran parte, el rango del espectro electromagnético.Facultad de Ciencias Jurídicas y Sociale

Denoising portal images by means of wavelet techniques

[SPA] En esta Tesis se ha estudiado la mejora de la calidad de la imagen portal, siendo el objetivo principal la reducción de ruido. La imagen portal se estudia en el dominio wavelet para comprobar en qué medida se asemejan sus propiedades estadísticas a las encontradas en imagen natural. El mismo estudio llevado a cabo sobre la imagen portal se realiza sobre el ruido de los sistemas de imagen portal. Posteriormente se prueban diversos métodos de reducción de ruido sobre imágenes portales. De entre los métodos de reducción de ruido, los que operan en el dominio wavelet son la base del estudio presentado en esta Tesis. Además, dos métodos como el filtro de Wiener y el filtro de medias no locales NLM, que operan en el dominio de la imagen, sirven como referencia con la que comparar a los filtros wavelet. Se encuentra que el ruido de los sistemas de imagen portal tiene una distribución estadística de tipo gausiano, y que su espectro es aproximadamente plano en el caso de uno de los detectores estudiado. Además, el valor medio del ruido no depende del valor de la señal, mientras que la varianza del ruido es aproximadamente proporcional al valor de la misma. La distribución estadística del ruido en el dominio wavelet es gausiana y no se observan las dependencias estadísticas entre los coeficientes wavelet observadas en las imágenes del entorno humano. En este sentido, las funciones densidad de probabilidad conjuntas y condicionadas intra-banda e inter-banda son similares a las obtenidas para el ruido blanco y gausiano. El espectro promedio de un conjunto de imágenes portales tiene una dependencia con la frecuencia espacial f según f-a, con a=3.7. Este comportamiento dista del encontrado para las imágenes del entorno humano, en el que la dependencia era del tipo f-2. Esto supone que, para las imágenes portales, la distribución equitativa de la potencia entre las décadas del espectro no se cumple. Por tanto, la pérdida de contraste en las estructuras al disminuir su tamaño es muy importante. Las funciones densidad de probabilidad marginales, para los coeficientes wavelet de las imágenes portales, se asemejan a las obtenidas para las imágenes del entorno humano. Además, las relaciones estadísticas entre los coeficientes wavelet, en una misma banda o en diferentes bandas, también son similares a las encontradas en las imágenes del entorno humano. En cuanto a la reducción de ruido, todos los métodos wavelet analizados obtienen resultados sensiblemente mejores que el filtro de Wiener adaptativo. De entre los filtros que operan en el dominio wavelet, el método bayesiano BLS-GSM obtiene los mejores valores de PSNR en la mayoría de los casos estudiados. Muy cerca de él se sitúan los filtros de umbralización no diezmada y el filtro SURE, de minimización del estimador insesgado de riesgo de Stein. Los tiempos de cálculo varían considerablemente entre los algoritmos estudiados. Para el BLS-GSM los tiempos oscilan entre los 10s y los 20s. Para el resto de algoritmos wavelet el tiempo de cálculo está condicionado por el tipo de transformación que utilizan, diezmada o no diezmada. Así, el algoritmo de umbralización diezmada emplea unas pocas décimas de segundo, mientras que el algoritmo de umbralización no diezmada emplea unos tiempos aproximadamente 10 veces mayores. Por último, el algoritmo de minimización del SURE, que emplea transformaciones diezmadas, realiza los cálculos en menos de 1s. Otros temas que son objeto de estudio en la presente Tesis son la resolución espacial, el procesamiento wavelet y el procesamiento de la imagen en la dosimetría con película en radioterapia. Así, se estudia la resolución espacial de los sistemas de imagen portal; se presenta un nuevo método para la determinación de la resolución espacial de los equipos de imagen de radiología digital: a partir de las imágenes de un patrón de barras en estrella, se desarrolla un algoritmo de agrupación, promediado y sobremuestreo angular para el cálculo de la función de transferencia de modulación. Los resultados obtenidos se comparan con los del método de referencia, recomendado por la CEI, y se comprueba su mayor inmunidad al ruido; se estudia el cálculo del espectro de potencia en el dominio wavelet; se investiga la reducción de la incertidumbre en la dosimetría con película radiocrómica; se presenta un método para la dosimetría de los campos pequeños de radiación con película radiocrómica; se determina la resolución de señal óptima, en función del nivel de ruido, en el proceso de digitalización de películas y se establece el rango de densidades ópticas útil en función de la incertidumbre en un sistema densitométrico basado en un escáner de sobremesa.[ENG] Portal images are used in radiotherapy for the verification of patient positioning. The distinguishing feature of this image type lies in its formation process: the same beam used for patient treatment is used for image formation. This feature makes the portal image a very important tool in the current and future radiation therapy, especially in applications such as gating or tracking, key in the real time monitoring of radiotherapy treatments. The high energy of the photons used in radiotherapy strongly limits the quality of portal images. The interaction probabilities of a photon by means of Compton process, radiationmatter interaction prevalent in radiotherapy, with soft tissue and bone are not as different as they are for the photoelectric effect (predominant in radio-diagnostic). This results in a very low contrast between biological tissues. In addition, high energy photons limit the image resolution and detection efficiency of imaging devices. This last effect gives rise to a low signal to noise ratio. The low quality of portal images, due to the use of high-energy photon beams, and their usefulness in radiotherapy treatments, justify the efforts aimed to improve it. This Thesis studies the enhancement of these images, in particular denoising of portal images. Processing natural images in the wavelet domain has achieved great results. Image compression, noise reduction and image registration are examples of applications that have demonstrated the usefulness of wavelets in image processing. This great performance is explained taking into account the statistical characteristics of the image in the wavelet domain, particularly the shape of marginal probability distributions, and the statistical dependencies between the wavelet coefficients. In this Thesis portal images are studied in the wavelet domain to check to what extent their statistical properties resemble those found in natural images. The same study conducted on portal images is performed on the noise of portal imaging systems, and the results are compared with those of a white gaussian noise. Later, various denoising methods are applied to noisy portal images. Then, the results obtained with these methods are analyzed on the basis of the statistical characteristics previously studied. Among the denoising methods studied, those operating in the wavelet domain are the basis of the study presented in this Thesis. In addition, two methods such as the Wiener filter and the non local means filter NLM, operating in the image domain, are used as a reference to compare the wavelet filters. Other topics studied in this Thesis are spatial resolution, wavelet processing and image processing in film dosimetry in radiotherapy. In this regard, the spatial resolution of portal imaging systems is studied; a new method for determining the spatial resolution of the imaging equipments in digital radiology is presented; the calculation of the power spectrum in the wavelet domain is studied; reducing uncertainty in film dosimetry is investigated; a method for the dosimetry of small radiation fields with radiochromic film is presented; the optimal signal resolution is determined, as a function of the noise level and the quantization step, in the digitization process of films and the useful optical density range is set, as a function of the required uncertainty level, for a densitometric system. The study of the statistical distribution of portal images, and noise from portal imaging systems is performed on sets of images obtained with two systems based on different technologies. The anatomical portal images were images obtained during the treatment of patients, while noise images were obtained from images of a uniform methacrylate phantom. The imaging systems used were aS500 (Varian Medical Systems) and iView (Elekta), integrated in a linear accelerator 2100 Clinac DHX (Varian) and in a Precise linear accelerator (Elekta) respectively. Power spectra for portal images and noise, statistical dependencies between image and noise as well as marginal, joint and conditional statistical distributions in the wavelet domain are the statistical characteristics studied for images and noise. MATLAB (Mathworks Inc.) was used for analyzing the statistics of the image ensembles. It was also used for implementing the denoising methods and for the assessment of the denoising results. MATLAB was also used for generating synthetic images used in the study of the spatial resolution of imaging systems, for the implementation of the algorithms for calculating the modulation transfer function, for studying the spectrum in the wavelet domain and for reading and processing the radiochromic films. PinPoint and Semiflex (PTW Freiburg) ionization chambers and Radiochromic film EBT2 (International Specialty Products) were used for the dosimetry of the radiation fields. The measurements were carried out on methacrylate phantoms, and the films were digitized in a ScanMaker 9800XL (Microtek) flatbed scanner. The transversal profiles of small fields measured with radiochromic films were verified with a Monte Carlo simulation. The Monte Carlo code used was PENELOPE (Penetration and Energy Loss of Electrons and positrons). It is found that noise in portal imaging systems has a statistical distribution of Gaussian type, and its spectrum is approximately flat in the case of one of the detectors studied. Furthermore, the average noise value does not depend on the value of the signal. However, the noise variance is roughly proportional to the value of the signal. The statistical distribution of the noise is also Gaussian in the wavelet domain and the statistical dependencies between wavelet coefficients observed in natural images are not observed for noise. In this regard, the joint and conditional probability density functions, intra-band and inter-band, are similar to those obtained for white Gaussian noise. When comparing the two imaging systems analyzed, the most advanced technologically (aS500 with an amorphous silicon detector) obtains a signal-to-noise ratio greater than the CCD detector for all spectrum frequencies where comparison is possible. The averaged spectrum for the ensemble of portal images has a dependence on the spatial frequency f as f^-a, with a=3.7. This behavior is far from that found for natural images, in which the spectrum has a dependence as f^−2. This means that, for portal images, the energy is not equally distributed between the decades of the spectrum. Therefore, the loss of contrast in the structures as their size reduces is very important. On the other hand, the marginal probability density functions, for wavelet coefficients of portal images, resemble those obtained for natural images. In addition, the statistical relationships between the wavelet coefficients are also similar to those found in natural images. Regarding noise reduction, all the analyzed wavelet methods obtain significantly better results than the adaptive Wiener filter. The non local mean filter NLM, which operates in the domain of the image, obtained denoising results comparable to the best results obtained with filters that operate in the wavelet domain. Among the filters that operate in the wavelet domain, the Bayesian method BLS-GSM obtains the best PSNR values in most of the cases studied. Very close to it we found filters as the undecimated thresholding and the SURE filter. Calculation time, fundamental in radiotherapy, vary considerably between the algorithms studied. For the NLM algorithm the calculation time exceeds 1 min in most cases. Calculation time for BLS-GSM ranges from 10s to 20s. For the rest of the wavelet algorithms the calculation time is determined by the type of transformation used, decimated or undecimated. Thus, the decimated thresholding algorithm employs a few tenths of a second, while the undecimated thresholding algorithm employs a few seconds. Finally, the SURE minimization algorithm, which uses decimated transformations, performs computations in less than 1s. In summary, wavelet processing demonstrates to be efficient in improving the quality of portal images by means of denoising. Considering the quality of the restored image and the calculation time, methods operating in the wavelet domain outperform the results of the methods that operate in the image domain. Other topics covered in this Thesis, closely related to the main purpose of it, are: A method for determining the modulation transfer function in diagnostic imaging equipment. From the image of a star bar pattern an oversampling, bining and averaging algorithm is developed. The outcome of the algorithm is a set of circular scanning functions, from which it is possible to determine the MTF of the imaging system. The results obtained following the presented method are compared with the reference method, recommended by the IEC, and show a better immunity against noise. A study on the determination of the spectrum of an image in the wavelet domain. The study links the errors in the calculated spectrum with the support of the wavelets used, their symmetry, and the methods followed for the extension of the image bands. The distortions are minimal for very symmetrical wavelets of small support and high number of vanishing moments (as sym8 or sym16). Also, the spectra are more accurately calculated when symmetrical band extensions are carried out, and the extended parts of the image bands are excluded from the calculations. A method for radiochromic film dosimetry. The method significantly reduces one of the most important problems in this dosimetry: the spatial inhomogeneity of the film and digitizer response. The standard deviation of the measurements is reduced from 4.4 % to 0.7 %. This dosimetric method is then adapted to be used in the dosimetry of small radiation fields. The dose is determined in the central axis, along the transversal profiles and in 2D dose distributions for field sizes down to 0.5 × 0.5cm2. The central axis measurements were validated with central axis measurements using ionization chambers in larger fields. The dose measurements along the transverse profiles were validated with Monte Carlo simulations. An investigation on the accuracy of film dosimetry using a digitizer, later used in the study of the resolution of portal imaging systems. Two main results are found. First, the optimal signal resolution of the digitizer for a given analog noise: It is found that, if the quotient s_an/D, where D is the quantization step and s_an is the standard deviation of noise, is less than 0.6 then the quantization noise dominantes the system noise. On the other hand, if this ratio increases above 0.6 no sensitive improvement of the total noise is achieved. Second, the optical density range of a film-digitizer system, for a given uncertainty, is mathematically expressed as a funcion of the uncertainty. The efficiency of wavelet processing in portal imaging denoising suggests to investigate other improvements in image quality, derived from processing the image in the wavelet domain. Portal imaging restoration, aimed to improve the perception of the image detail, portal imaging registration with reference images (simulation images) and denoising in video with portal imaging are possible lines of future research. Further studying noise, spatial resolution of medical imaging systems and dosimetry of small radiation fields are other open issues suggesting future lines of research.Universidad Politécnica de CartagenaPrograma de doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicacione

Aportaciones del tratamiento de imágenes a la dosimetría en radioterapia

RESUMEN En la radioterapia moderna prácticamente toda la información anatómica del paciente que va a ser sometido a un tratamiento se obtiene a partir de múltiples imágenes digitales que proceden de diversos equipos generadores de imagen (radiógrafos digitales, tomógrafos, equipos de resonancia magnética etc.). Las cada vez más sofisticadas propuestas de tratamiento están condenadas al fracaso si la información anatómica inicial del paciente es insuficiente o incorrecta. Asimismo, la importancia de la verificación del tratamiento no debe ser ignorada. Es inconcebible destinar una amplia gama de recursos técnicos y humanos para un diseñar un tratamiento exquisito y no tomar posteriormente la precaución de validar dicho cálculo sobre el paciente. Este control de calidad se realiza exclusivamente mediante imágenes que deben ser analizadas objetivamente. Se hace pues patente la necesidad de disponer de sistemas de análisis y tratamiento digital de imágenes con funciones ad-hoc para esta especialidad ya que de la calidad de estas imágenes depende en buen grado el éxito de un tratamiento de cáncer. A lo largo de esta memoria se expondrán los procedimientos desarrollados y aplicados para resolver diversos problemas clínicos que han ido surgiendo en el Servicio de Radioterapia del Hospital Clínico Universitario de Valencia. Como objetivo principal de esta Tesis se plantea la aportación del procesado de imágenes a todas las etapas del proceso de radioterapia en las que su uso contribuye a mejorar el tratamiento de los pacientes. En un primer capítulo se desarrollan los fundamentos de la física de los haces de radiación de uso terapéutico, junto con una descripción del proceso completo de la radioterapia. Con él se pretende introducir una terminología que no es excesivamente conocida fuera del ámbito de la Radiofísica, pero que resulta imprescindible para comprender adecuadamente los motivos que han provocado el planteamiento de los procesados de imagen que se muestran en esta memoria. Asimismo, el resultado de los distintos procesados de imagen tienen unas interesantes repercusiones dosimétricas que deben ser evaluadas con herramientas de Radiofísica como las que se introducen en este capítulo. Los conceptos relativos al tratamiento de imágenes que se utilizan en esta memoria se introducen a medida que son necesarios. En definitiva, en este capítulo se establece un lenguaje base para una Tesis de tratamiento de imágenes aplicado a la Radiofísica y Radioterapia a presentar en el programa de doctorado de Óptica. Los distintos procesados de imagen que se realizados han supuesto la programación de una gran cantidad de software de tratamiento digital de imágenes, tanto de ámbito general como específico para las imágenes de uso médico. El desarrollo de software se ha agrupado en una aplicación global de tratamiento digital de imágenes que se introduce en el capítulo 2 y se desarrolla extensamente en el Libro 2 de esta Tesis. En el capítulo 3 se procede a un análisis detallado del simulador de radioterapia, que es principal dispositivo generador de imágenes que se utilizará en esta memoria. Este equipo es capaz de producir reconstrucciones tomográficas del paciente, por lo que se evalúan sus prestaciones como tomógrafo adaptado a las necesidades de radioterapia. Los conceptos descritos serán de utilidad en los siguientes capítulos. Como cualquier generador de imagen, el simulador de radioterapia tiene ventajas y limitaciones en comparación con sistemas homólogos. En el capítulo 4 se exponen estas ventajas desde un punto de vista dosimétrico, estableciendo criterios de cálculo de distribución de dosis a pacientes que sólo son posibles utilizando imágenes obtenidas con un simulador. Se describen determinadas limitaciones del sistema y se proponen técnicas basadas en tratamiento digital de las imágenes para minimizarlas o eliminarlas. El resultado de estos procesados tiene interesantes repercusiones dosimétricas, que se discuten este capítulo. Como consecuencia directa de los distintos análisis de calidad de las imágenes del Simulador expuestas en el capítulo 3 y de las mejoras de imágenes propuestas en el capítulo 4, se procedió al desarrollo de un nuevo sistema de reconstrucción tomográfica de imágenes acoplable a un simulador de radioterapia que pudiera compendiar los resultados de las investigaciones realizadas hasta el momento. El capítulo 5 describe el diseño y realización práctica de este prototipo de reconstrucción tomográfica. Se estudian los fundamentos teóricos de la reconstrucción de imágenes bidimensionales a partir de proyecciones y se desarrolla la implementación del algoritmo de reconstrucción en un hardware estándar. Por ultimo se evalúan las prestaciones del prototipo como sistema de generación de imágenes para radioterapia. Una de las ventajas del Simulador frente a otros sistemas de imagen utilizados en radioterapia es la posibilidad de adquirir imágenes secuenciadas del paciente en tiempo real, permitiendo la visualización del movimiento de los órganos internos relativos al campo de irradiación. En el capítulo 6 se exponen las repercusiones reales de estos movimientos en los tratamientos de radioterapia. Se propone y realiza un sistema automático de detección y evaluación de los movimientos de órganos que permite generar imágenes que resumen el movimiento fisiológico del paciente. Estas imágenes se utilizan posteriormente en el planificador para el cálculo dosimétrico del paciente teniendo en cuenta de forma precisa dichos movimientos. El beneficio de este procesado se muestra a través de aplicaciones clínicas. Por último, en el capítulo 7, se introducen sistemas de comparación de imágenes de verificación de tratamiento, como método de evaluación objetiva de la fidelidad del mismo. Para la comparación entre las imágenes de planificación del tratamiento y de verificación se propone y desarrolla un sistema interactivo de corrección geométrica y fusión de las imágenes. Para las sucesivas imágenes de verificación obtenidas durante el tratamiento, se propone un método automático de comparación y detección de variaciones espaciales basado en el análisis frecuencial de las imágenes. Los procedimientos desarrollados y descritos en esta Tesis están siendo utilizados actualmente como parte de la rutina clínica diaria del Servicio de Radioterapia del Hospital Clínico Universitario de Valencia. En un segundo libro, que hace las veces de apéndice, se incluye la descripción del software de tratamiento de imágenes desarrollado para la realización de esta Tesis (Capítulo 2) y el software de reconstrucción tomográfica correspondiente al capítulo 5. Los distintos programas están incluidos en un CD adjunto y pueden ejecutarse desde él sin necesidad de instalación. Dentro de la carpeta correspondiente a cada programa se ha incluido una colección de imágenes y ficheros de prueba. El CD de software incluye los siguientes directorios: ATWIMAGE Contiene el Sistema de Tratamiento Digital de Imágenes. ATWVDENS Contiene el software de videodensitometría. RECOFAN Contiene el software de reconstrucción tomográfica. El resto del volumen contiene los manuales de instrucciones completos de ATW Image y ATW Vdens. __________________________________________________________________________________________________Modern radiotherapy depends on digital imaging to acquire exact anatomic information, so there is an increasing need of having quality control systems and procedures to assure image fidelity. In this dissertation, a set of digital image processing techniques developed to solve real clinical problems in the Radiation Oncology Dept., Hospital Clinico Universitario. Valencia. Spain, is presented. The main goal of this work is to show that image processing is of dosimetric interest in all stages of the treatment and helps to improve treatment quality. Some basic radiation physic principles help to understand that geometric quality of the images are of more importance than visual quality. Several imaging tools have been developed for this work. These include a complete medical imaging software, a tomographic reconstruction system for radiotherapy simulators and a videodensitometer. It has been developed a method for the tomographic reconstruction of big volumes using partial slices, allowing the scanning of patients up to 60 cm diameter, together with an algorithm to select and locate the minimum number of tomographic slices required to perform a true 3D dosimetry and evaluation of structure volumes. Following this tomographic acquisition enhancement, work has been done to manage physiological movement in radiotherapy treatments. Using the fluoroscopy facility of the radiotherapy simulation, a procedure has been invented to automatically analyze an evaluate the extent of organ motion within the patient due to respiration. Using an algorithm based on correlation with adapted filters, the frequency and amplitude of a pseudo periodic movement is detected and measured. Different image resolutions, time resolutions and adapted filters have been tested until clinically acceptable processing times and results have been achieved. The procedure has also been clinically tested. Finally, image comparison techniques have been implemented. By means of a spatial warping algorithm, images form different imaging modalities (CT, MR, DR, CR, Portal Vision etc.) can be objectively compared and fused if needed

Optimización de algoritmos de reconstrucción tomográfica óptica aplicados para caracterizar objetos de fase

La reconstrucción tomográfica óptica es una técnica interferométrica no destructiva y no invasiva cuyas aplicaciones permiten no solo reconstruir una imagen de un objeto, sino además permite la obtención de alguna característica definida del mismo para obtener información gráfica del fenómeno físico asociado al objeto reconstruido. Para hacer la reconstrucción tomográfica se requiere del manejo de programas relacionados con el procesamiento digital de imágenes; pero, existen algoritmos ya establecidos sobre los cuales se hace una evaluación con el propósito de realizar una propuesta de mejoramiento en cuanto a la calidad de la reconstrucción tomográfica. En este trabajo se propone la reconstrucción experimental de objetos de fase relacionados a variaciones suaves de temperatura con el uso de algoritmos previamente evaluados y con propuestas de optimización cuantificadas con el error cuadrático medio. Siendo los dos principales y más conocidos algoritmos aplicados en tomografía óptica los evaluados. Se hace una propuesta para realizar la reconstrucción tomográfica por medio de funciones base multicuadráticas y polinomios de Chebyshev, mismos que se comparan junto con las Gaussianas por medio de una ecuación analítica para evaluar la reconstrucción. De igual manera se evalúa el proceso de filtrado digital aplicado al algoritmo de retroproyección y se selecciona una muestra de funciones ventana para evaluar cuales filtros presentan un menor error al generar la imagen tomográfica. Finalmente se obtienen las secciones transversales de los objetos de fase, utilizando algoritmos óptimos

Resolución de imágenes tomográficas mediante Matlab

El presente trabajo de titulación tuvo como objetivo realizar una simulación computacional mediante el lenguaje de programación de Matlab para mejorar la resolución de las imágenes obtenidas en Tomografía Computarizada. Para lo cual se empleó herramientas matemáticas como el análisis matricial, uso de programas computacionales que facilitan los cálculos matemáticos y el análisis comparativo basado en la visualización grafica de los resultados. Se comprobó la eficiencia de cada Método de filtrado empleados para obtener una restauración de las imágenes distorsionadas aproximada a la real pero no en su totalidad ya que cierta parte de información no se encuentra en la imagen de prueba. El rendimiento de cada uno de los filtros empleados se demostró mediante la evaluación de las pruebas experimentales e implementación de algoritmos matemáticos donde se procesan y analizan las imágenes correspondientes a una Tomografía craneal, los resultados que se obtuvieron de la aplicación de los algoritmos computacionales en base a un análisis matemático se visualizaron en el diseño de una Interfaz Gráfica para su respectiva evaluación. Se concluye que los resultados obtenidos de la aplicación de cada del filtro propuesto son excelentes en la restauración de imagen digitales, sin embargo, el filtro Inverso mostró ser el más eficaz en la detección de altas frecuencias o variaciones bruscas de los tonos de gris y evita la pérdida de información o detalles, lo cual permite obtener imágenes libres de ruido y de excelente calidad de resolución. Por lo tanto, el filtro Inverso es una excelente elección para el tratamiento o procesamiento de imágenes Tomográficas ya que genera resultados totalmente satisfactorios en cuanto a mantener una relación entre la resolución, nitidez y calidad de imagen. Se recomienda que se realice el cálculo de la relación señal-ruido para corroborar de forma teórica la efectividad del rendimiento cuantitativo de los diversos filtros implementados.The objective of this titling work was to perform a computational simulation using the Matlab programming language to improve the resolution of the images obtained in Computed Tomography. For this, mathematical tools such as matrix analysis, the use of computer programs that facilitate mathematical calculations, and comparative analysis based on the graphic display of results were used. Verify the efficiency of each filter method used to obtain a restoration of the distorted images approximate to the real one but not in its entirety since some part of the information is not found in the test image. The performance of each of the filters used was demonstrated through the evaluation of experimental tests and the implementation of mathematical algorithms where the images corresponding to a cranial tomography are processed and analyzed, the results obtained from the application of computational algorithms in Based a mathematical analysis is visualized in the design of a Graphical Interface for its respective evaluation. It is concluded that the results obtained from the application of each application of the proposed filter are excellent in the restoration of the digital image, however, the reverse filter will be the most effective in detecting high frequencies or sudden variations in shades of gray and prevents the loss of information or details, allowing images to be obtained free of noise and with excellent resolution quality. Therefore, the Inverse filter is an excellent choice for the treatment or processing of tomographic images and that generates totally satisfactory results in terms of maintaining a relationship between resolution, sharpness and image quality. It is recommended that the calculation of the signal-to-noise ratio be performed to theoretically corroborate the determination of the quantitative performance of the various filters implemented

Ampliación y mejora de aplicativo de análisis forense de imágenes

Ampliación de software dedicado al análisis de imágenes mediante la introducción de nuevas opciones en el procesamiento de video digital, mejoras en la interacción con el usuario. Para ello se ha estudiado el funcionamiento de la aplicación, integrando el lenguaje Python como herramienta de gestión y ejecución de la aplicación. En esta parte de la aplicación se ha integrado: - Traducción de la UI a una versión castellana. - Modificación y eliminación de cualquier filtro añadido para el procesamiento de video, no únicamente el último. - Descripciones de puntero y en la barra de estado de elementos de la aplicación. - Iconos en la barra de herramientas de los filtros añadidos más importantes. Por la otra parte, la del tratamiento digital de video, Avisynth se dispone como el eje de estudio, el cuál ejecuta sobre lenguaje de bajo nivel (C++) las operaciones pertinentes a través de librerías de enlace dinámico o *.dll. Las nuevas funcionalidades son: Convolución matricial, filtro de media adaptativa, DCT, ajustes de video generales, en formato RGB o YUV, rotaciones, cambios de perspectiva y filtrado en frecuencia. ABSTRACT. Improvement about a digital image processing software, creating new options in digital video processing or the user interaction. For this porpuse, we have integrated the application language,Python, as the tool to the application management and execution. In this part of the application has been integrated: - Translation of the UI: Spanish version. - Modifying and removing any added filter for video processing, not just the last. - Descriptions for the pointer and the status bar of the application. - New icons on the toolbar of the most important filters added. On the other hand, Avisynth was used tool for the digital video processing, which runs on low-level language (C ++) for a quickly and to improve the video operations. The new introduced filters are: Matrix Convolution, adaptive median filter, DCT, general video settings on RGB or YUV format, rotations, changes in perspective and frequency filtering

Estudio comparativo de filtros para el tratamiento de imágenes SAR

Aunque la tecnología de captura de imágenes satelitales avanza, el ruido como fenómeno físico siempre es una limitante para analizar adecuadamente las imágenes capturadas. En nuestro caso el ruido Speckle, cuyo estudio y análisis se viene realizando durante 20 años en el mundo, ha motivado investigaciones para reducirlo sin perder información en ese proceso. Nuestro trabajo muestra una variedad de procesos de filtraje más relevantes en el análisis de imágenes satelitales SAR y los comparamos con el fin de determinar el más adecuado. Este análisis es particularmente importante en nuestro país debido a que los estudios en el tema son bastante recientes y la geografía de Colombia muy variada. El Primer Capítulo abarca los preliminares del proyecto. El Segundo Capítulo es una introducción teórica a la Teledetección: todo lo referente al Radar de Apertura Sintética y los fenómenos físicos que se presentan cuando interactúan las microondas con el ambiente y con algunos terrenos en concreto. También se muestra lo relacionado a la teoría de imágenes, su proceso de digitalización desde su formación matemática. Por último se presenta los filtros y criterios de calidad a experimentar explicando su sentido estadístico. El Tercer Capítulo muestra los estudios comparativos que ya se han desarrollado y que han servido de justificación para realizar nuestro proyecto de investigación. Por último, en un Cuarto Capítulo, se encuentra la metodología de la investigación partiendo de la herramienta suministrada y comprobada en otros trabajos de procesamiento de imágenes y material obtenido del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) sobre el municipio del Repelón en el departamento del Atlántico – Colombia y sobre la Ciudad de Cartagena.RESUMEN CONTENIDO 1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.1 Contexto 1.2 Definición del problema 1.3 Formulación del problema 1.4 Justificación 1.5 Delimitación 1.6 Objetivo general 2 INTRODUCCIÓN A LA TELEDETECCIÓN 2.1 El Radar SAR y el Espectro Electromagnético 2.2 Radar de Apertura Sintética (SAR) 2.3 Las Microondas con el Ambiente 2.4 Espectro de los materiales en la superficie terrestre 2.5 Las microondas con la atmosfera y el suelo 2.6 Teoría de imágenes 2.7 Filtros 2.8 Medidas de calidad 3 ESTADO DEL ARTE 4 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 4.1 Experimento 1: Análisis Estadístico imágenes sintéticas 4.2 Experimento 2: Comparación de imágenes filtradas imagen del Municipio del Repelón polarización HV con zoom 4.3 Experimento 3: Comparación estadística de filtros imagen de Cartagena con polarización HH 4.4 CONCLUSIONES 4.5 TRABAJOS FUTUROS BIBLIOGRAFÍA Anexo 1: Código Criterios de comparación GUI MatLabPregradoIngeniero en ElectrónicaIngeniería Electrónic

Análisis multidimensional de imágenes digitales

El análisis de imágenes se define como la ciencia de extracción cuantitativa de datos (numéricos, geométricos, densitométricos y espectrométricos) a partir de las mismas. Desde tiempos inmemorables el hombre ha tratado de clasificar elementos y registrar variaciones para comprender fenómenos físicos, químicos o biológicos. En particular, la biología se ha basado en la medición de las formas de los organismos y sus células para comprender los fenómenos evolutivos. Hoy en día, la morfometría nos permite establecer normas que sirven para comprender los cambios fisiológicos o patológicos observados en estas estructuras. La histología y la citología dependen del reconocimiento de las formas, donde la apreciación visual directa resulta de suma utilidad. Sin embargo, cuando debe analizarse la celularidad de un tejido o su intensidad de tinción, la observación directa carece de poder de discriminación. La histometría, en cambio, permite establecer características morfológicas de las células tales como área, perímetro, redondez, entre otras, así como determinar valores volumétricos y caracterizar parámetros de movimiento, como velocidad, dirección, aceleración de desplazamiento de células vivas o sus estructuras. Más aún, con el advenimiento de sistemas microscópicos confocales o de súper-resolución, la capacidad de medición de las estructuras resulta cada vez más precisa. En la actualidad existe una gran variedad de aplicaciones del análisis de imágenes en el campo de la medicina y la biología. El análisis de imágenes es una herramienta fundamental para dar valor agregado a las investigaciones que se realizan a nivel ultraestructural, microscópico y macroscópico, dentro de áreas tan dispersas como biología, geología, física, electrónica, etc.Facultad de Ciencias Veterinaria

Análisis multidimensional de imágenes digitales

El análisis de imágenes se define como la ciencia de extracción cuantitativa de datos (numéricos, geométricos, densitométricos y espectrométricos) a partir de las mismas. Desde tiempos inmemorables el hombre ha tratado de clasificar elementos y registrar variaciones para comprender fenómenos físicos, químicos o biológicos. En particular, la biología se ha basado en la medición de las formas de los organismos y sus células para comprender los fenómenos evolutivos. Hoy en día, la morfometría nos permite establecer normas que sirven para comprender los cambios fisiológicos o patológicos observados en estas estructuras. La histología y la citología dependen del reconocimiento de las formas, donde la apreciación visual directa resulta de suma utilidad. Sin embargo, cuando debe analizarse la celularidad de un tejido o su intensidad de tinción, la observación directa carece de poder de discriminación. La histometría, en cambio, permite establecer características morfológicas de las células tales como área, perímetro, redondez, entre otras, así como determinar valores volumétricos y caracterizar parámetros de movimiento, como velocidad, dirección, aceleración de desplazamiento de células vivas o sus estructuras. Más aún, con el advenimiento de sistemas microscópicos confocales o de súper-resolución, la capacidad de medición de las estructuras resulta cada vez más precisa. En la actualidad existe una gran variedad de aplicaciones del análisis de imágenes en el campo de la medicina y la biología. El análisis de imágenes es una herramienta fundamental para dar valor agregado a las investigaciones que se realizan a nivel ultraestructural, microscópico y macroscópico, dentro de áreas tan dispersas como biología, geología, física, electrónica, etc.Facultad de Ciencias Veterinaria

Análisis multidimensional de imágenes digitales

El análisis de imágenes se define como la ciencia de extracción cuantitativa de datos (numéricos, geométricos, densitométricos y espectrométricos) a partir de las mismas. Desde tiempos inmemorables el hombre ha tratado de clasificar elementos y registrar variaciones para comprender fenómenos físicos, químicos o biológicos. En particular, la biología se ha basado en la medición de las formas de los organismos y sus células para comprender los fenómenos evolutivos. Hoy en día, la morfometría nos permite establecer normas que sirven para comprender los cambios fisiológicos o patológicos observados en estas estructuras. La histología y la citología dependen del reconocimiento de las formas, donde la apreciación visual directa resulta de suma utilidad. Sin embargo, cuando debe analizarse la celularidad de un tejido o su intensidad de tinción, la observación directa carece de poder de discriminación. La histometría, en cambio, permite establecer características morfológicas de las células tales como área, perímetro, redondez, entre otras, así como determinar valores volumétricos y caracterizar parámetros de movimiento, como velocidad, dirección, aceleración de desplazamiento de células vivas o sus estructuras. Más aún, con el advenimiento de sistemas  microscópicos confocales o de súper-resolución, la capacidad de medición de las estructuras resulta cada vez más precisa. En la actualidad existe una gran variedad de aplicaciones del análisis de imágenes en el campo de la medicina y la biología. Este libro no pretende ser un compendio de información tecnológica sobre el conocimiento actual del análisis de imágenes, sino un texto dinámico, dirigido a todas aquellas personas que quieran iniciarse en este fascinante mundo imaginario. En este sentido, se sugiere al lector no leerlo como un libro de texto sino, en lo posible, tratar de encontrar en cada uno de sus párrafos sus propios ejemplos y aplicarlos en cualquier sistema microscópico o analizador de imágenes a su disposición.Fil: Portiansky, Enrique Leo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Veterinarias. Cátedra de Patología General Veterinaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentin