Estudio de la segmentación de imágenes de microestructura anatómica de la madera mediante el análisis multiresolución

Existen abundantes problemáticas en el territorio nacional como lo son por ejemplo: el poco desarrollo forestal, la carente explotación comercial de un mercado maderero, el déficit en la preservación del medio ambiente, tráfico ilegal de especies y demás. Todas las anteriores se relacionan directame...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/6387
Palabra clave:
Transformación wavelet discreta (DWT)
Transformada de Daubechies
Parenquima
Latifoliadas
Análisis multiresolución (MRA)
Wavelet Madre
Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Anatomía de la madera
Madera - Análisis
Procesamiento digital de imágenes
Discrete Wavelet Transform (DWT)
Daubechies transform
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Multiresolution analysis
Mother Wavelet
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description Existen abundantes problemáticas en el territorio nacional como lo son por ejemplo: el poco desarrollo forestal, la carente explotación comercial de un mercado maderero, el déficit en la preservación del medio ambiente, tráfico ilegal de especies y demás. Todas las anteriores se relacionan directamente con la falta de conocimiento para el desarrollo forestal, dado principalmente en la caracterización oportuna de una especie para poder llegar a la identificación y clasificación de manera acertada. Solo personas expertas, con amplios conocimientos de la anatomía microscópica típica de una muestra de madera pueden llegar a hacer una caracterización para su identificación. Este proceso puede ser arduo, requerir demasiado tiempo y brindar un nivel de error no aceptable. Para mejorar estos y otros aspectos, se busca brindar aportes para la consolidación de una herramienta que logre una caracterización con herramientas computacionales, que optimicen los procesos establecidos para la identificación del leño y brinden un buen porcentaje de acierto. En este proyecto se establecen una serie de condiciones iniciales por medio de un preprocesamiento necesario para el estudio de cada imagen representativa de cada muestra. Dentro de cada imagen se busca segmentar o visualizar objetos de interés; en este caso estos objetos están dados únicamente por los elementos de la microestructura conocidos como poros. Por medio del uso del análisis multiresolución (MRA, Multi-Resolution Analysis) mediante el uso de transformadas wavelet discretas DWT (Discrete wavelet Transform), más específicamente con la transformada de Daubechies. Se propone establecer un modelo de segmentación con el ánimo de evaluar su efectividad y concluir acerca de su utilidad como una herramienta al servicio del procesamiento digital de imágenes. Se utilizó el Análisis ROC (Receiver Operating Characteristic) mediante teoría de decisión, la cual considera minuciosamente todas las pruebas obtenidas en todo el banco de imágenes de estudio comparadas con su respectiva segmentación manual (efectuadas con un nivel de experiencia), con el ánimo de clasificar correctamente para los casos de respuesta positiva o negativa a la segmentación automática.
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Para mejorar estos y otros aspectos, se busca brindar aportes para la consolidación de una herramienta que logre una caracterización con herramientas computacionales, que optimicen los procesos establecidos para la identificación del leño y brinden un buen porcentaje de acierto. En este proyecto se establecen una serie de condiciones iniciales por medio de un preprocesamiento necesario para el estudio de cada imagen representativa de cada muestra. Dentro de cada imagen se busca segmentar o visualizar objetos de interés; en este caso estos objetos están dados únicamente por los elementos de la microestructura conocidos como poros. Por medio del uso del análisis multiresolución (MRA, Multi-Resolution Analysis) mediante el uso de transformadas wavelet discretas DWT (Discrete wavelet Transform), más específicamente con la transformada de Daubechies. Se propone establecer un modelo de segmentación con el ánimo de evaluar su efectividad y concluir acerca de su utilidad como una herramienta al servicio del procesamiento digital de imágenes. Se utilizó el Análisis ROC (Receiver Operating Characteristic) mediante teoría de decisión, la cual considera minuciosamente todas las pruebas obtenidas en todo el banco de imágenes de estudio comparadas con su respectiva segmentación manual (efectuadas con un nivel de experiencia), con el ánimo de clasificar correctamente para los casos de respuesta positiva o negativa a la segmentación automática.There are many problems in the national territory such as: low forest development, commercial exploitation of timber market, lack of conservation of the environment, illegal trafficking of species and others. All of the above are directly related to the lack of knowledge for forestry development, mainly given in the characterization of a species to arrive at the correctly identification and classification. Only experts, with extensive knowledge of the microscopic anatomy From a sample of wood can make a characterization for identification. This process can be arduous, take too much time, and provide an unacceptable level of error. To improve these and other aspects, we seek to provide contributions for the consolidation of a tool that registers the characterization with computational tools, which optimizes the processes established for the identification and provides a good percentage of success. This project establishes a series of initial conditions by means of a pre-processing necessary for the study of each representative image of each sample. Within each image is sought to segment or view objects of interest; In this case these objects are given by the elements of the microstructure known as the pores. Through the use of multiresolution analysis (MRA) by the use of discrete wavelet transformer (DWT), specifically with Daubechies transformation. It is proposed to establish a segmentation model with the aim of evaluating its effectiveness and concluding about its usefulness as a tool for the digital image processing service. We used the Functional Characteristics of the receiver ( ROC) which minutely considers all the tests obtained in the whole bank of study images compared to their respective manual segmentation, with the aim of correctly classifying the cases of the positive or Negative response to automatic segmentation.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Transformación wavelet discreta (DWT)Transformada de DaubechiesParenquimaLatifoliadasAnálisis multiresolución (MRA)Wavelet MadreIngeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicasAnatomía de la maderaMadera - AnálisisProcesamiento digital de imágenesDiscrete Wavelet Transform (DWT)Daubechies transformParenchymaBroadleavedMultiresolution analysisMother WaveletEstudio de la segmentación de imágenes de microestructura anatómica de la madera mediante el análisis multiresoluciónStudy of the segmentation of images of anatomical microstructure of wood with multiresolution analysisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILHernándezGarzónDiegoMauricio2017.pdf.jpgHernándezGarzónDiegoMauricio2017.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5547http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/6387/6/Hern%c3%a1ndezGarz%c3%b3nDiegoMauricio2017.pdf.jpgc9ced07d3ceb67b5793219fb982139fdMD56open accessORIGINALHernándezGarzónDiegoMauricio2017.pdfHernándezGarzónDiegoMauricio2017.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf42810475http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/6387/1/Hern%c3%a1ndezGarz%c3%b3nDiegoMauricio2017.pdfdcca368cb1ef58a371668e3d4d637682MD51open accessCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/6387/2/license_url924993ce0b3ba389f79f32a1b2735415MD52open accesslicense_textlicense_texttext/html; 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