Identificación de objetos mediante técnicas HOG y medidas de distancia entre histogramas (2021)
El histograma es una gráfica empleada en el análisis y procesamiento de imágenes, puesto que provee información importante acerca de la distribución de los niveles de gris o color en una imagen. En este trabajo se presentan tres técnicas relacionadas con el uso del histograma. La primera consiste en la comparación y mejora de medidas de distancia entre histogramas, para ello se presenta una descripción detallada de algunas de las métricas más utilizadas para comparar histogramas, mejorando dos de ellas, Chi-cuadrado y Kullback-Leibler (KL), encontrando que la distancia de Bhattacharyya resulta la más precisa. La segunda permite ajustar automáticamente el brillo de imágenes de microscopía, especialmente en la evaluación de proteínas y otros elementos celulares en densitometría. Así, basados en una técnica desarrollada por Sintorn y otros, empleando histogramas 2D se presentan dos nuevos perfiles para el ajuste, y se introdujo la medida de Bhattacharyya para encontrar automáticamente el mejor resultado. La tercera técnica permite la detección de objetos mediante unos descriptores denominados Histogramas de Gradientes Orientados (HOG), los cuales son invariantes a transformaciones geométricas y fotométricas de los objetos, haciéndolos apropiados para el reconocimiento de formas en imágenes y videos, necesarios para los desarrollos futuros en el semillero en procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones Lún.