Determinación semiautomática de parámetros morfológicos de la huella plantar mediante el procesamiento digital de imágenes

Los parámetros morfológicos de la huella plantar ayudan a evaluar la condición podológica. Estos permiten estudiar cambios para tomar decisiones a nivel clínico y deportivo. Sin embargo, su obtención es un proceso realizado en la mayoría de los casos de forma manual, y en el mejor de los casos, util...

Full description

Autores:
Ferrin B., Carlos Diego
Loaiza Correa, Humberto
Magdalena, Ximena
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2013
Institución:
Universidad ICESI
Repositorio:
Repositorio ICESI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.icesi.edu.co:10906/76452
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10906/76452
http://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/sistemas_telematica/article/view/1703
http://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib/?infile=details.glu&loid=266893
https://doi.org/10.18046/syt.v11i27.1703
Palabra clave:
Facultad de Ingeniería
Producción intelectual registrada - Universidad Icesi
Procesamiento digital de imágenes
Software
Imágenes digitales
Pedography
morphological parameters
digital image
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:Los parámetros morfológicos de la huella plantar ayudan a evaluar la condición podológica. Estos permiten estudiar cambios para tomar decisiones a nivel clínico y deportivo. Sin embargo, su obtención es un proceso realizado en la mayoría de los casos de forma manual, y en el mejor de los casos, utilizando software genérico de manipulación de imágenes, lo que presenta problemas de subjetividad y tediosidad. En este documento se desarrolla una propuesta asistida por computador para la extracción de parámetros morfológicos a partir de podoscopías. Para llevar a cabo la propuesta, se identifican técnicas de segmentación basadas en color, detección de borde mediante un operador óptimo, y selección de puntos característicos mediante métodos de optimización discreta. Las técnicas implementadas muestran ser robustas frente a fuentes parásitas, espectralmente flexibles y extensibles a imágenes de naturaleza no lumínica. En general, el enfoque desarrollado es más rápido que los convencionales, con una curva de aprendizaje rápida, lo cual permite que personas no especializadas en la temática puedan llevar a cabo procesos de investigación y evaluación fácilmente.