Esta es un versión antigua publicada el 2022-11-08. Consulte la versión más reciente.

MÉTODO ADAPTIVO DE DESCRIPCIÓN DE TEXTURA UTILIZANDO EL PATRÓN ESPECTRUM Y LA MORFOLOGÍA MATEMÁTICA

Autores/as

Albert Miyer Suarez
Sir Alexci Suarez
Maribel González Rodríguez

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v1i17.1977

Palabras clave:

Patrón espectrum, semen porcino, descripción de textura, granulometría

Resumen

La morfología matemática ha sido utilizada en diferentes tareas de procesamiento de imágenes, como el filtrado y en la descripción de la textura, usando el método denominado patrón espectrum. En este artículo se propone un descriptor adaptivo
de textura basado en el patrón espectrum. El elemento estructurante usado permite realizar operaciones para procesar el patrón espectrum en varias formas y tamaños, por medio de un criterio de distancia, el cual se adapta a la superficie de la textura alrededor de cada pixel. Los resultados de la clasificación de textura dependen del tamaño del descriptor y su elemento estructurante, logrando que el método adaptivo de patrón espectrum mejore en un 10% la tasa de acierto al compararlo con el método tradicional.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Verstegen, J., Iguer-Ouada, M. y Onclin, K. (2002)

“Computer assisted semen analyzers in

andrology research and veterinary practice”.

Theriogenology, Vol 57, pp. 149-179.

Haralick, R M. (1979). “Statistical and Structural

Approaches to Texture”. Proceedings of the

IEEE, Vol. 67, pp. 786-804.

Haralick, R. M., Shanmugam, K. y Dinstein, I.

(1973). “Textural features for image

classification”. IEEE Transactions on

Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-3,

pp. 610-621.

Laws, K I. (1980). “Rapid texture identification. In

SPIE”. mage Processing for Missile Guidance,

Vol. 238, pp. 376-380.

Gonzalez, M., Alegre, E., Alaiz, R. y Sanchez, L.

(2007) “Acrosome integrity classication of

boar spermatozoon images using dwt and

texture descriptors”. Computational Vision

and Medical Image Processing: VipIMAGE

pp. 165-168.

Gonzalez, V., Alegre, E., Morala-Argüello, P y

Suárez, S.A. (2008). “Segmentación de

cabezas de espermatozoides de verraco

mediante combinación de umbralización y

transformada Watershed”. XXIX Jornadas de

Automática.

Gonzalez, V., Alegre, E., Morala-Argüello, P y

Suárez, S.A. (2009). “A combined and

intelligent new segmentation method for boar

semen based on thresholding and watershed

transform”, International Journal of Imaging,

S09, pp. 70-80.

Sánchez, L., Petkov, N y Alegre, E. (2005)

“Classification of boar spermatozoid head

images using a model intracellular density

distribution, in: A. Sanfeliu, M. Cortes

(Eds.)”. Progress in Pattern Recognition,

Image Analysis and Applications, Vol. 3773

of Lecture Notes in Computer Science, pp.

-160, Springer Berlin / Heidelberg.

Alegre, E., Gonzalez-Castro, V., Suarez, S y

Castejon, M. (2009). “Comparison of

supervised and unsupervised methods to

classify boar acrosomes using texture

descriptors”. Proc. Int. Symp. ELMAR

ELMAR '09, pp. 65-70.

Matheron, G. “Random sets and integral

geometry,” Wiley & Sons, New York, NY &

al.

Serra, J. (1988). “Image analysis and mathematical

morphology, Theorical Advances. Academic

Press.

Tomar, R., Singh, T., Wadhwani, S. and Bhadoria,

S. (2009). “Analysis of breast cancer using

image processing techniques, Computer

Modeling and Simulation”. EMS '09. Third

UKSim European Symposium, pp 251-256.

Angulo, J. Klossa, J. y Flandrin, G. (2006).

“Ontology-based lymphocyte population

description using mathematical morphology

on colour blood images”. Cellular and

Molecular Biology. Vol. 52, pp. 2-15.

Mendiola, S., Gallegos, D., Ortiz, R. y López, C.

(2007). “Segmentación y análisis

granulométrico de sustancia blanca y gris en

irm para el estudio delestrabismo usando

transformaciones morfológicas”. Rev Mex Ing

Biomed. Vol. 28, pp. 92-104.

Bouraoui, P., Ronse, C., Baruthio, J., Passat, N. y

Germain, P. (2010). “3d segmentation of

coronary arteries based on advanced

mathematical morphology techniques”.

Comput. Med. Imaging Graph. Vol. 34, pp.

-387.

Descargas

Publicado

2022-11-08

Versiones

Cómo citar

Suarez, A. M., Suarez, S. A., & González Rodríguez, M. (2022). MÉTODO ADAPTIVO DE DESCRIPCIÓN DE TEXTURA UTILIZANDO EL PATRÓN ESPECTRUM Y LA MORFOLOGÍA MATEMÁTICA. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 1(17). https://doi.org/10.24054/rcta.v1i17.1977