Herramienta para la aplicación de operadores de morfología matemática en imágenes de escala de gris

Pasos previos a la medición y clasificación de rasgos y la posterior caracterización de imágenes, son el filtrado y la segmentación. Dada la utilidad de la morfología matemática en tales tareas, surgió la necesidad de incorporar una herramienta para la aplicación de operadores de morfología matemáti...

Full description

Autores:
Pérez, Isaac E.
De Abreu, María F.
Linares, Pedro A.
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/8902
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/8902
Palabra clave:
Innovaciones tecnológicas
Ciencia de los computadores
Desarrollo de tecnología
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
Tecnologías de la información y las comunicaciones
TIC´s
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Computer science
Technology development
Systems engineering
Investigations
Information and communication technologies
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description Pasos previos a la medición y clasificación de rasgos y la posterior caracterización de imágenes, son el filtrado y la segmentación. Dada la utilidad de la morfología matemática en tales tareas, surgió la necesidad de incorporar una herramienta para la aplicación de operadores de morfología matemática sobre imágenes en escala de gris al prototipo Cimahis (Caracterización de imágenes histológicas), actualmente en desarrollo en la Universidad de Carabobo. La investigación se completó en tres etapas: un estudio del estado del arte del problema donde se revisaron las bases teóricas de la morfología matemática, sus aplicaciones prácticas y la documentación del Cimahis, seguida de una etapa de planificación y diseño usando la metodología Feature Driven Development (FDD) donde se crearon los artefactos de diseño y se hizo la planeación de actividades que guío la etapa de construcción y prueba en la cual se llevó a cabo la implementación e integración de la herramienta con el prototipo y se hicieron varios test para validar la correctitud en los operadores morfológicos y estimar la eficiencia relativa de la herramienta respecto de otros programas de procesamiento de imágenes. Al final se construyó una herrmienta funcional y eficiente que cuenta con doce operaciones morfológicas, entre las cuales están, el gradiente morfológico, las transformaciones top-hat, bottom-hat y dos operadores de reconstrucción morfológica. La mayoría de los resultados experimentales muestran tiempos de ejecución entre seis y treinta veces más bajos que los generados por las contrapartes disponibles en las herramientas de procesamiento morfológico usadas para hacer las pruebas.
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La investigación se completó en tres etapas: un estudio del estado del arte del problema donde se revisaron las bases teóricas de la morfología matemática, sus aplicaciones prácticas y la documentación del Cimahis, seguida de una etapa de planificación y diseño usando la metodología Feature Driven Development (FDD) donde se crearon los artefactos de diseño y se hizo la planeación de actividades que guío la etapa de construcción y prueba en la cual se llevó a cabo la implementación e integración de la herramienta con el prototipo y se hicieron varios test para validar la correctitud en los operadores morfológicos y estimar la eficiencia relativa de la herramienta respecto de otros programas de procesamiento de imágenes. Al final se construyó una herrmienta funcional y eficiente que cuenta con doce operaciones morfológicas, entre las cuales están, el gradiente morfológico, las transformaciones top-hat, bottom-hat y dos operadores de reconstrucción morfológica. La mayoría de los resultados experimentales muestran tiempos de ejecución entre seis y treinta veces más bajos que los generados por las contrapartes disponibles en las herramientas de procesamiento morfológico usadas para hacer las pruebas.Steps prior to the measurement and classification of features and the subsequent characterization of images are filtering and segmentation. Given the usefulness of mathematical morphology in such tasks, the need arose to incorporate a tool for the application of mathematical morphology operators on grayscale images to the Cimahis prototype (Characterization of histological images), currently under development at the University of Carabobo . The research was completed in three stages: a study of the state of the art of the problem where the theoretical bases of mathematical morphology, its practical applications and the Cimahis documentation were reviewed, followed by a planning and design stage using the Feature Driven Development methodology. (FDD) where the design artifacts were created and the planning of activities was carried out that guided the construction and testing stage in which the implementation and integration of the tool with the prototype was carried out and several tests were carried out to validate the correctness in the morphological operators and estimate the relative efficiency of the tool compared to other image processing programs. In the end, a functional and efficient tool was built that has twelve morphological operations, among which are the morphological gradient, the top-hat, bottom-hat transformations and two morphological reconstruction operators. Most of the experimental results show execution times between six and thirty times lower than those generated by the available counterparts in the morphological processing tools used to do the tests.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/2541/2176https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/2541M. Sonka, V. Hlavac & R. Boyle. Image Processing, Analysis and Machine Vision. Thomson Learning, Toronto, 3 edition, 2008.Matheron. Elements pour une theorie des milieux poreux. Masson, Paris, 1967.J. Serra. Image Analysis and Mathematical Morphology. Academic Press, Londtes, 1982.Maragos & R. Schafer. Morphological Filters — Part I: Theirs set-theoretic analysis and relations to linear shift-invariant filters. IEEE Transactions on Acustics, Speech and Signal Processing, 35(8): 1153-1169, 1987.P. Maragos & It Schafer. Morphological Filters — Part II: Theirs relation to median, order-static, and stack filters. IEEE Transactions on Acustics, Speech and Signal Processing, 35(8): 1170-1184,1987.C. R. Giardina & E. R. Dougherty. Morphological Methods in Image and Signal Processing. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1988.P. Soille. Morphological Image Analysis. Springer-Verlag, Berlin, 2 edition, 2003.R.A. Lotufo, A. Romaric, A.V. Sande & R.C. Machado. Morphological Image Processing. En Q. Wu, F. Merchant & K. Castleman. Microscope Image Processing, capitulo 8, paginas 112-157. Elsevier, Burlington, MA, 2008.J. Pertusa. Programas de analisis de imagen. En Tecnicas de andlisis de imagen: Aplicaciones en biologia, capitulo 12, paginas 265-313. Universidad de Valencia, Valencia, 2003.W. Rasband. Image!. National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, USA, 1997-2012. URL http://imagej.nih.gov/ij/P. Huang & Y. Lai. Effective segmentation and classification for HCC biopsy images. Pattern Recognition, 43(4): 1550-1563, 2009, doi: 10.1016/j.patcog.2009.10.014J. Hernandez. Desarrollo de un prototipo pars la experimentacien de metodos de caracterizacion y diagnostico en imagenes de cones histologicos de lesiones mamarias. Tesis de Licenciatura, Departamento de Computacion, Facultad Experimental de Ciencias y Tecnologia, Universidad de Carabobo, Valencia, Venezuela, 2011L. Calabria. Metodologia FDD. Facultad de Ingenieria de la Universidad ORT, Montevideo, 2003. URL http://fi.ort.edu.uy/ innovaportal/file/2021/1/metodologiafdd.pdfT. Ferreira & W. Rasband. Image.' User Guide: IJ I.46r, 2012. URLhttp://imagej.nih.gov/ij/docs/guide/J. Mutterer & W. Rasband. ImageJ Macro Language: Programmer's Reference Guide v1.46d, 2012. URL http://imagej.nih.gov/ij/docs/macro_reference_guide.pdfDerechos de autor 2014 Revista Colombiana de Computaciónhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Colombiana de Computación; Vol. 15 Núm. 1 (2014): Revista Colombiana de Computación; 131-149Innovaciones tecnológicasCiencia de los computadoresDesarrollo de tecnologíaIngeniería de sistemasInvestigacionesTecnologías de la información y las comunicacionesTIC´sTechnological innovationsComputer scienceTechnology developmentSystems engineeringInvestigationsInformation and communication technologiesICT'sMorphologyFDD MethodologyGrayscale imagesDesarrollo tecnológicoInnovaciones tecnológicasCiencias de la computaciónTecnologías de la información y la comunicaciónInvestigaciónMorfologíaMetodología FDDImágenes de escala de grisHerramienta para la aplicación de operadores de morfología matemática en imágenes de escala de grisTool for applying mathematical morphology operators to grayscale imagesinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85THUMBNAIL2014_ArticuloHerramienta para la aplicación de operadores de morfología matemática en imágenes de escala de gris.pdf.jpg2014_ArticuloHerramienta para la aplicación de operadores de morfología matemática en imágenes de escala de gris.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6592https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8902/2/2014_ArticuloHerramienta%20para%20la%20aplicaci%c3%b3n%20de%20operadores%20de%20morfolog%c3%ada%20matem%c3%a1tica%20en%20im%c3%a1genes%20de%20escala%20de%20gris.pdf.jpgd032d72574d644b0c10c00ce5804d183MD52open accessORIGINAL2014_ArticuloHerramienta para la aplicación de operadores de morfología matemática en imágenes de escala de gris.pdf2014_ArticuloHerramienta para la aplicación de operadores de morfología matemática en imágenes de escala de gris.pdfArtículoapplication/pdf1541408https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8902/1/2014_ArticuloHerramienta%20para%20la%20aplicaci%c3%b3n%20de%20operadores%20de%20morfolog%c3%ada%20matem%c3%a1tica%20en%20im%c3%a1genes%20de%20escala%20de%20gris.pdf9802462864b1a0fe32d6c0fb7cfcbed5MD51open access20.500.12749/8902oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/89022022-11-17 02:49:58.843open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co

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