Revisión sobre la detección del color rojo en imágenes digitales independiente de su luminosidad y tonalidad

El presente review despliega una revisión bibliográfica sobre los diferentes temas que intervienen en la determinación del color rojo en imágenes digitales.   Estos temas son: cómo se maneja el  color en las imágenes digitales, cuáles son los modelos de color, qué son las imágenes digitales y lo referente a su formato; qué es el procesamiento de las imágenes digitales, las alteraciones que se presentan en las imágenes digitales y su corrección, así como la segmentación y la determinación de color

Interpolación de imágenes digitales

Este Trabajo Fin de Grado ha sido realizado con objeto de profundizar en las diferentes técnicas de interpolación aplicadas sobre imágenes digitales, las cuales son de gran utilidad en campos de diversas índoles tales como: medicina, estudios científicos, aplicaciones comerciales, biometría y seguridad, etc. Dadas unas primeras nociones básicas sobre imagen digital, y una vez fundamentadas las bases y herramientas principales empleadas en esta y en su procesado, nos adentraremos de lleno en qué es y para qué sirve la interpolación digital. Haremos un largo y bastante detallado recorrido sobre cada una de las técnicas de interpolación de imágenes digitales ya existentes, realizando un estudio sobre todas éstas y analizando de forma teórica y práctica cada una de ellas. Someteremos cada una de estas técnicas a estudio, siendo capaces de ver así cómo son los resultados y de esta forma ser capaces de establecer una crítica comparativa entre cada una de ellas. Todo esto nos permitirá tener diferentes resultados visuales y por lo tanto una primera aproximación a los pros y contras del empleo de una técnica u otra sobre distintas imágenes de entrenamiento. Una vez realizado este trabajo, habremos conseguido todos los ingredientes necesarios para el diseño de nuevos algoritmos que se nos ofrezcan como alternativas a los ya establecidos; este será uno de los principales objetivos. Por último, evaluaremos mediante técnicas de calidad de imagen, tanto objetivas como subjetivas, los resultados de aplicar en diferentes bases de datos de imágenes cada uno de los algoritmos presentados en este trabajo. Mediante diferentes representaciones gráficas podremos ver qué tan mejores o peores son los algoritmos propuestos en relación con los ya existentes

Initial notes about the potentialities of digital cinematographic images

Esta ponencia plantea, de forma introductoria, algunas discusiones pertinentes a una comunicología posible de las imágenes digitales cinematográficas o imágenes digitales en movimiento. Así, se caracterizan dos formas de comunicación,opuestas y complementarias, y se sugiere una tercera forma sintética homologable al estatus ontológico de las imágenes digitales. Luego, se discuten algunas ideas relacionadas con ese tercer campo, el de la comunicación como figuración, como ser «Pleroma», «Umwelt»; la distinción entre image y picture; y la figura del «cyborg» como bioimagen de nuevo tipo, más allá del clon.Facultad de Periodismo y Comunicación Socia

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

METODOS ANALITICOS CON IMÁGENES DIGITALES

Se ha desarrollado un método para la determinación de sulfitos mediante la captura de imágenes digitales y lectura de colores RGB reflejados producidos en la reacción cromogénica con nitroprusiato, o reacción de Boedeker. Se estudia la influencia de factores de reacción como: tensoactivos, preparación de micro-partículas reactivas de nitroprusiato-zinc y diferentes aminas. Las aminas estudiadas han sido: la hexametilentetramina que se aplica como reactivo alternativo a la Piridina. Por otra parte aminas como, putrescina, cadaverina e histamina, han demostrado una diferente influencia en la cromaticidad. Así, la histamina favorece significativamente la coloración, mientras que la putrescina y la cadaverina son menos sensibles y más similares entre ellas. Se han evaluado factores instrumentales como: el soporte donde se desarrolla la reacción y el tipo y color de iluminación ‘w-rgb’ de la imagen digital, además de la influencia de la captura de la imagen en un sistema abierto o cerrado con luz parásita controlada. Se caracteriza la varianza cromática y su distribución en los factores fundamentales: analito, cámara y método. Las mejores prestaciones analíticas se consiguen con iluminación blanca, y colores reflejados R- G, lo que reduce el Límite de detección de 6.0 a 3.0 mg/l. Se ha estudiado la aplicación de un método de regresión múltiple, MLR, basado en la lectura de los colores RGB con iluminaciones roja, verde y azul. El método se ha aplicado al control de sulfitos en vino blanco comercial. La determinación se ha validado frente a un método de referencia oficial. La comparación estadística de resultados demuestra que no hay errores sistemáticos. Así mismo los valores de recuperación de una muestra aditivada, son del 98%

Detección fenotípica de cultivos con datos relevados a campo

La presente línea de investigación busca realizar un análisis de los datos fenotípicos de cultivos agronómicos que las tecnologías generan y poder, a partir de ello, obtener información. Esto mediante el uso plataformas robóticas de sensado a campo y el uso de imágenes digitales capturadas con cámaras de luz visible o multiespectrales, más la utilización de técnicas de procesamiento digital.Área: TICs, Electrónica e Informática