La presente tesis tiene como objetivo la obtención de imágenes aéreas multiespectrales de campos de cultivos a partir de dos imágenes aéreas de una sola banda espectral, este procedimiento es llamado registro de imágenes. En el primer capítulo, se presenta el registro de imágenes como una tarea crucial en el procesamiento de imágenes digitales y particularmente en aplicaciones de percepción remota. La percepción remota es empleada para el monitoreo de cultivos en el proyecto que viene realizando la Pontificia Universidad Católica del Perú y el Centro Internacional de la Papa denominado “Agricultura de Precisión para la Producción de Cultivos de Seguridad Alimentaria y de Agro Exportación”. En el segundo capítulo, se presenta diversos métodos empleados para el registro de imágenes y se propone un método basado en la transformada discreta de wavelets. El algoritmo propuesto es el Dual Tree- Complex Wavelet Transform (DT-CWT), utilizado en el registro de imágenes de diferentes espectros; debido a que presenta ventajas como la multiresolución y su sensibilidad de direccionamiento para resaltar características significativas en las imágenes. En el tercer capítulo, se explica el desarrollo del algoritmo en la herramienta matemática MATLAB. En la primera etapa se obtienen los coeficientes de wavelets, estos deben ayudar a resaltar detalles en las imágenes de la mejor manera posible. En la segunda etapa se muestra la implementación del algoritmo (DT-CWT) con bancos de filtros y finalmente se utiliza la correlación cruzada para poder realizar el registro. Finalmente, se muestra la evaluación del algoritmo en las primeras pruebas se empleo la imagen de Lena y posteriormente se utilizó imágenes de campos de cultivo de olivo y camote. Asimismo, se presentan las conclusiones y recomendaciones del presente trabajo.

La presente monografía propone un sistema de localización e identificación automática de placas de vehículos, a partir del reconocimiento de los caracteres (letras y números) presentes en los mismos. A diferencia de otros sistemas existentes, esta propuesta de procesamiento digital de imágenes se basaría en las características de los vehículos existentes en el Perú, los cuales cuentan con dos formatos de placas: tres o dos letras, un guión, y tres o cuatro dígitos, respectivamente. Este trabajo esta dividido en cuatro capítulos. A manera de introducción se describen los requerimientos que justifican el desarrollo del sistema, en función al uso específico de diferentes aplicaciones prácticas. En el primer capítulo se señalan las características del sistema propuesto y las consideraciones que se toman en cuenta para delimitar los márgenes de su aplicación. En el segundo capítulo se describe detalladamente el desarrollo del sistema planteado a partir de dos procesos: entrenamiento y reconocimiento. Se indica que el sistema se basa en las características geométricas de los vehículos con la finalidad de determinar la localización central de la placa a partir del empleo de técnicas de procesamiento de imágenes y redes neuronales en el reconocimiento de los caracteres. Para ello, se incluye la descripción del proceso de entrenamiento inicial de las redes neuronales que permiten encontrar los parámetros calibradores del sistema y se señalan los reajustes realizados al sistema inicial con el fin de obtener mejores resultados. En el tercer capítulo se analizan los datos de las pruebas experimentales, mostrándose que no toda la tarea de reconocimiento se debe dejar a las redes neuronales y se señala la necesidad de adición de un bloque de confirmación de salida que permita mejorar la eficiencia del sistema. Por último, en el cuarto capítulo se exponen las recomendaciones y se termina con un apartado para las conclusiones en las que se incluye la verificación del funcionamiento óptimo del sistema propuesto.

La prueba baciloscópica de la tuberculosis es la forma de diagnóstico microscópico más utilizado para combatir la enfermedad en los países pobres o subdesarrollados debido a su bajo costo y rapidez. Sin embargo, la realización de esta prueba es un proceso tedioso, extenuante y requiere de un especialista debidamente capacitado. Por ello, en el presente trabajo se presenta un algoritmo automatizado para la detección y conteo de bacilos de tuberculosis presentes en imágenes de muestras de esputo mediante la utilización de técnicas de procesamiento de imágenes digitales. Se analizaron diferentes espacios de color para hallar aquella capa o canal de color que posea un mayor contraste entre las intensidades de color de los píxeles de los bacilos y del fondo. Para esto se hizo un análisis de los histogramas mediante las gráficas de las características operativas del receptor. Para la segmentación de los bacilos, el presente trabajo desarrolló una técnica de umbralización adaptativa utilizando el método de Otsu para hallar el óptimo valor umbral. Luego, los objetos detectados son clasificados como bacilos o no-bacilos mediante un árbol de clasificación utilizando características de área y excentricidad. El algoritmo desarrollado presenta niveles de sensibilidad, especificidad y exactitud mayores a 90% y tiene un tiempo de ejecución de aproximadamente 9 segundos por campo (15 minutos para 100 campos). Cabe resaltar que, a diferencia de investigaciones previas, la presente tesis buscó desarrollar un algoritmo tanto de segmentación de los bacilos, como de su clasificación, e implementarlo en un microscopio automatizado para el diagnóstico automático de la enfermedad en tiempo real. Con esta finalidad, se implementó el algoritmo desarrollado con el programa Matlab® en un lenguaje de programación C++, obteniendo un programa capaz de interactuar con otros programas como el del control de la cámara digital. Se espera que este trabajo sirva de base para próximos estudios orientados a automatizar el proceso de diagnóstico de la enfermedad de una manera más óptima y veloz.

La presente tesis titulada “Sistema Cliente-Servidor para Visión de un Robot Móvil usando una Wireless Lan” tiene por finalidad, analizar, desarrollar y demostrar el modo de aplicación de un Sistema Cliente-Servidor que transmite imágenes digitales, captadas por un robot móvil hacia una PC remota o servidor. Para lograr este objetivo se ha diseñado una red inalámbrica usando la especificación IEEE802.11b (llamado Wi-Fi), que es el estándar más difundido para redes de área local inalámbricas. Esta red consiste de un Punto de Acceso y de una tarjeta inalámbrica en el robot móvil, ambos elementos enlazándose por los canales de radio adecuados en la banda de frecuencia seleccionada; también se ha desarrollado un software cliente servidor que en el lado del robot móvil cumple las tareas de captación, empaquetamiento y transmisión de imágenes y en el lado del servidor las tareas de recepción, almacenamiento y visualización de las imágenes en pantalla para monitorear la exploración del robot. Estas aplicaciones de red se realizaron usando el estándar WinSock en el entorno de programación visual. La investigación teórica previa a la implementación incluyo tópicos de robótica móvil, soluciones anteriores de cliente-servidor en robot móviles, redes de computadoras, librerías software de funciones de red, un amplio estudio de las redes inalámbricas con énfasis en las redes de área local inalámbricas (WLAN) explicando las distintas tecnologías, comparando sus características, modos de funcionamiento, técnicas de transmisión y ventajas. Finalmente se define el estándar IEEE802.11b describiendo sus topologías de red, capa física y subcapa de control de acceso al medio. El sistema final desarrollado en su conjunto, hardware y software, le permite al robot móvil estar conectado a una PC remota para poderle monitorear, vislumbrar y supervisar sus funciones, consiguiendo controlar a tiempo real lo que ocurre en su centro de operaciones (hogar, comercio y oficinas). Este sistema permitirá garantizar la seguridad y eficiencia de los servicios atendidos, así como la protección de la inversión permitiendo actuar en la brevedad ante cualquier desperfecto o peligro en la interacción hombre-maquina; proporcionando el bienestar de la colectividad atendida que es el objeto de toda obra humana final.

We introduce a novel methodology for locally updating an existing 3D solid model of a complex monumental structure with the geometric information provided by a 3D mesh (point cloud) extracted from the digital survey of a specific sector of a monument. Solid models are fundamental for engineering analysis and conservation of monumental structures of the cultural heritage. Finite elements analysis (FEA), the most versatile and commonly used tool for the numerical simulation of the static and dynamic response of large structures, requires 3D solids which accurately represent the outside as well as the inside geometry and topology of the domain to be analyzed. However, the structural changes introduced during the lifetime of the monument and the damage caused by anthropogenic and natural factors contribute to producing complex geometrical configurations that may not be generated with the desired accuracy in standard CAD solid modeling software. On the other hand, the development of digital techniques for surveying historical buildings and cultural monuments, such as laser scanning and photogrammetric reconstruction, has made possible the creation of accurate 3D mesh models describing the geometry of those structures for multiple applications in heritage documentation, preservation, and archaeological interpretations. The proposed methodology consists of a series of procedures which utilize image processing, computer vision, and computational geometry algorithms operating on entities defined in the Solid Modeling space and the Mesh space. The operand solid model is defined as the existing solid model to be updated. The 3D mesh model containing new surface information is first aligned to the operand solid model via 3D registration and, subsequently, segmented and converted to a provisional solid model incorporating the features to be added or subtracted. Finally, provisional and operand models are combined and data is transferred through regularized Boolean operations performed in a standard CAD environment. We test the procedure on the Main Platform of the Huaca de la Luna, Trujillo, Peru, one of the most important massive earthen structures of the Moche civilization. Solid models are defined in AutoCAD while 3D meshes are recorded with a Faro Focus laser scanner. The results indicate that the proposed methodology is effective at transferring complex geometrical and topological features from the mesh to the solid modeling space. The methodology preserves, as much as possible, the initial accuracy of meshes on the geometry of the resultant solid model which would be highly difficult and time consuming using manual approaches. / Tesis

Los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) constituyen un tema activo de investigación. El principal problema es el porcentaje de efectividad que se obtiene en el reconocimiento de caracteres manuscritos, esto es debido a la naturaleza de estos caracteres, la tipografía, la resolución de la imagen, iluminación y otros factores. Los sistemas que reconocen números manuscritos tienen diversas aplicaciones (reconocimiento de cantidades numéricas sobre cheques bancarios, facturas, planillas de conteo de votos electorales, encuestas, etc.), para los cuales se necesita que la tasa de acierto al reconocer los números sea muy elevada (reconocimiento mayor 90% y error cercano 0%). Para lograr esto se implementó un módulo de reconocimiento basado en redes neuronales haciendo uso del toolbox de MATLAB. El módulo de reconocimiento tiene las siguientes etapas: una primera etapa es la segmentación que se encarga de separar la imagen de valor numérico en dígitos individuales, la segunda etapa se encarga de la normalización para obtener muestras parecidas paro lo cual se realiza corrección de la inclinación, espesor del trazo y tamaño, y una última etapa es la clasificación para lo cual se usó la red neuronal de topología “backpropagation”. Luego de las pruebas respectivas se obtuvo un reconocimiento de 95.9% con un porcentaje de error 0.8%, estas pruebas se realizaron con números de buena escritura. Se realizó otras pruebas con una base de datos de números manuscritos (MNIST, base de datos del National Institute of Standards and Technology) con la cual se obtuvo un reconocimiento del 90.11% y error 3.67%. Con esto se puede concluir que la metodología desarrollada es buena cuyas etapas se pueden optimizar para obtener mejores resultados.

Este documento muestra el diseño de un sistema de registro de imágenes orientado a la agricultura de precisión en la producción de papa. Dicho sistema tiene como propósito la generación de mosaicos a partir de conjuntos de imágenes multiespectrales de campos de cultivo tomadas a cierto nivel sobre la superficie terrestre y bajo diferentes puntos de vista. La creación de esta imagen global busca obtener información correctamente localizada de la energía absorbida por la vegetación, de tal manera que se pueda definir con precisión su nivel nutricional en regiones e instantes determinados.

Este documento presenta el diseño de un programa de ortorectificación y georeferenciación de imágenes orientado a la Agricultura de Precisión en la producción de caña de azúcar. La obtención de una imagen ortorectificada y georeferenciada permitirá realizar de manera rápida y eficiente la formación de mosaicos de imágenes, además ser procesada en un software GIS que brinde información útil con respecto a información de los terrenos agrícolas. El documento está dividido de la siguiente manera: El Capitulo 1 analiza la situación agrícola con respecto al proceso de producción de caña de azúcar, las propiedades que se pueden obtener, por medio de imágenes, de los cultivos de caña de azúcar y su análisis basado en indicadores. Finalmente se establece el marco problemático que se presenta al adquirir imágenes aéreas. El Capitulo 2 presenta una introducción a la Agricultura de Precisión y las diversas técnicas que se realizan para el proceso de ortorectificación de imágenes aéreas, así como los algoritmos correspondientes. El Capitulo 3 contiene los objetivos de la tesis, el diseño del programa de ortorectificación y georeferenciación, y una breve introducción de la interfaz de usuario que se tendrá. Finalmente analiza las alternativas de diseño y se elije la más eficiente con las herramientas a disposición. El Capitulo 4 muestra y analiza los resultados del programa, para ello se presenta un conjunto de imágenes, con diferentes características, que serán corregidas geométricamente con respecto a una imagen satelital. La verificación de los resultados se realiza en un software GIS GRASS.

En el Perú, la Leishmaniasis es una enfermedad parasitaria de importancia en salud pública pues afecta a 12 departamentos constituyendo la segunda endemia del tipo tropical [4]. La Leishmaniasis cutánea (LC) es un tipo de Leishmaniasis que produce úlceras erosivas que crecen en forma progresiva y cuando afectan la cara produce desfiguramiento facial [5]. Debido a la toxicidad de los tratamientos actuales, médicos investigadores están desarrollando nuevos tratamientos en los que se clasifica las lesiones por estadios clínicos de evolución que depende del análisis de las dimensiones de las lesiones en términos de área, volumen, reconstrucción epitelial y otros factores. Estas medidas hasta el momento han sido obtenidas por visión directa, para lo cual no existe un método estandarizado y además es susceptible de incluir subjetividad y errores que dependen del criterio y experiencia de cada médico. Por esta razón, es necesario contar con un método cuantitativo más exacto y preciso que evite tal subjetividad. La presente investigación desarrolla un conjunto de herramientas computacionales para medir el volumen de heridas de LC y estudiar su evolución en el tiempo. Para este fin, se utiliza un escáner láser de triangulación 3D que obtiene un modelo volumétrico tridimensional de la ulceración. A partir de este modelo y utilizando técnicas de triangulación (Delaunay), interpolación de superficies (cúbica y Spline) y segmentación semi-automática basada en contornos activos, se pueden calcular parámetros de interés de la lesión estudiada: perímetro, profundidad, área y volumen. En este sentido, se logró errores de exactitud menores al 1% en medición de volumen y errores de precisión menores al 4% en mediciones de volumen, área, perímetro y profundidad. Se caracterizó al escáner láser utilizado (NextEngine Laser Scanner HD®) con un error de exactitud de 0.13mm, error de precisión de 11μm y rango de visión de 130x97mm. Así mismo, se elaboró un protocolo adecuado de adquisición de datos demostrando que es posible su aplicación para medición y monitoreo de lesiones de Leishmaniasis cutánea. Finalmente se compara la evolución en el tiempo de estos parámetros con la evolución clínica de la lesión. Resultados preliminares sugieren que los parámetros de volumen y profundidad proveen mayor información clínica sobre la evolución de la lesión.

En la actualidad, la detección de objetos de interés en imágenes se ha centrado básicamente en aplicaciones que se desarrollan sobre cámaras estáticas, limitando así el área que es captada por dichas cámaras. Pero con el desarrollo y construcción de los vehículos aéreos no tripulados, ahora tenemos cámaras que se montan en ellos. Los objetos a detectar con una cámara en movimiento generan un nuevo reto y es por eso que esta tesis se enfoca en el análisis de este tipo de imágenes. En la presente tesis, se desarrolló un sistema que permite la detección de objetos de interés (persona y vehículos) que se encuentran en movimiento, a partir de imágenes tomadas desde un vehículo aéreo no tripulado (UAV). El resultado de la aplicación de este sistema, permitirá conocer el número de objetos en movimiento, así como la trayectoria que siguen a lo largo de una secuencia de imágenes. En el primer capítulo se presenta el estado del arte existente en la actualidad en referencia a las aplicaciones que existen en reconocimiento de objetos en imágenes, ya sean imágenes individuales o secuencias de imágenes. Además se establecen los objetivos del desarrollo del sistema que se propone en esta tesis. En el segundo capítulo, se presenta las técnicas existentes en el procesamiento de imágenes para el reconocimiento de objetos, así como también las respectivas etapas con las que cuentan, para detectar y reconocer objetos de interés. En el tercer capítulo se realiza la comparación entre las técnicas de reconocimiento con el objetivo de seleccionar la más adecuada a nuestros requerimientos. Así mismo se presenta el diseño del sistema propuesto para la detección de personas y vehículos en movimiento en las imágenes tomadas desde el UAV. Finalmente en el último capítulo, se muestra la implementación del sistema propuesto y sus resultados obtenidos al aplicar el sistema sobre 5 secuencias de fotogramas (videos), cada una de ellas con características distintas, con lo que se establecerá la eficiencia de nuestro sistema en cuanto a escenarios diversos.