Existen diversos sistemas de adquisición de imágenes, algunos de ellos son: CCD (Charge Couple Devices), sistemas basados en luz coherente, MRI (Magnetic Resonance Imaging), imágenes SAR (Radar de apertura sintética), etc. En todos los casos, las imágenes generadas se encuentran afectadas en alguna medida por distintos tipos de ruido. Se han estudiado y desarrollado diversos métodos para eliminar el ruido presente, para así obtener una mejor estimación de la escena de interés. La mayoría de algoritmos de restauración de imágenes digitales asumen que la clase de ruido y sus parámetros característicos son conocidos (p.e: varianza, coeficiente de variación, etc.). En la presente tesis se desarrolla e implementa un algoritmo para la estimación automática de la varianza y discriminación de la distribución del ruido presente en una imagen digital. La metodología propuesta se encuentra dividida en dos bloques principales. El primer bloque estima la varianza del ruido presente en la imagen utilizando un método basado en el cálculo de la moda de las varianzas obtenidas a partir de ventanas locales (segmentos de la imagen). El segundo bloque transforma una distribución de ruido específica en una distribución Gaussiana con varianza unitaria utilizando transformaciones de estabilización de varianza. Estos dos bloques trabajan de manera conjunta y automática haciendo uso de diversas reglas de decisión para, finalmente, poder discriminar la distribución que presenta la imagen digital analizada. El algoritmo será implementado en el software MATLAB y será capaz de discriminar entre las siguientes cuatro tipos de ruido: aditivo Gaussiano, multiplicativo Gamma, multiplicativo Rayleigh y Poisson. Los resultados computacionales se obtendrán a partir de imágenes con ruido cuya distribución y magnitud son conocidas. Los resultados obtenidos pueden ser utilizados luego para distintos tipos de pruebas. El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se define puntualmente el problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se cubren todos los aspectos teóricos necesarios, así como los diversos métodos, algoritmos o estudios realizados anteriormente sobre este tema. El diagrama de bloques y los detalles del algoritmo se especifican en el capítulo tres. Por último, se presentan los resultados en el capítulo cuatro seguido de las conclusiones y recomendaciones.

La agricultura de precisión se beneficia del uso de tecnologías de información para aumentar la productividad de los cultivos y aminorar los problemas como plagas o mal uso de recursos. Dentro de estas tecnologías se encuentra el sensado remoto, que valiéndose del uso de imágenes tomadas a gran altura, permite diagnosticar el estado de una cosecha, realizar un seguimiento técnico del cultivo así como también prevenir diversos inconvenientes. La presente tesis está enmarcada en el uso de la tecnología de sensado remoto y parte de estudios previos en los que se utilizaron imágenes multiespectrales aéreas para el análisis de diversos cultivos. Esto se dio en el marco del proyecto “Agricultura de Precisión para la Producción de Cultivos de Seguridad Alimentaria y de Agro Exportación” patrocinado por el Centro Internacional de la Papa (CIP) y el Fondo Nacional de Ciencia y Tecnología. (FINCYT). En el proyecto mencionado se utilizó un par de cámaras adaptadas para la captación de imágenes en los espectros rojo e infrarrojo cercano, las cuales iban instaladas dentro de un aeromodelo que efectuaba el recorrido sobre el cultivo o plantación.Se encontró que las imágenes adquiridas tenían gran cantidad de pixeles oscuros o saturados, identificando la causa como la falta de control sobre el tiempo de exposición que utilizaban las cámaras a bordo. Este estudio presenta el desarrollo de un controlador para el tiempo de exposición de dichas cámaras haciendo uso de lógica difusa para su modelado y programación. El primer capítulo enmarca la necesidad de contar con recursos descriptivos de plantaciones aprovechando tecnología de bajo costo frente a las opciones del mercado. El segundo capítulo, describe distintas formas de adaptación de parámetros en cámaras digitales y aborda el diseño en lógica difusa como alternativa a estos métodos. El tercer capítulo, describe el diseño del controlador y los programas encargados de realizar tanto la modificación del tiempo de exposición, como la muestra de información hacia los usuarios finales. Finalmente el cuarto capítulo muestra las conclusiones y plantea recomendaciones para futuros proyectos basados en este estudio.

Anualmente un millón y medio de nuevos casos de cáncer de mama son diagnosticados alrededor del mundo. Por tal motivo, se han establecido estrategias de despistaje temprano de cáncer de mama que utilicen a la mamografía como principal herramienta. Adicionalmente, se han evaluado diversas variables clínicas que han sido capaces de estimar el riesgo a desarrollar esta neoplasia. Entre estas variables se encuentra la densidad mamaria o tejido denso catalogado como principal indicador del cáncer de mama. La densidad mamaria o tejido denso de la mama incrementa de 3.5 a 5 veces el riesgo de adquirir cáncer de mama. La mamografía es una imagen formada a partir del principio de rayos X, describe a los tejidos de la mama y permite la evaluación del estado clínico de los pacientes. Se utilizan dos acercamientos para su estudio, estos consisten en el análisis cualitativo y cuantitativo. En el primero se utiliza el criterio de la observación del médico para dar su juicio de cada caso. En el segundo se procesan digitalmente mamografías y se les aplican técnicas de segmentación, luego se utilizan métodos cuantificables como estimadores globales. La segmentación consiste en subdividir una mamografía en los tejidos que la constituyen mientras que los estimadores globales son algoritmos que se aplican a la imagen completa y brindan indicadores cuantitativos de esta. El objetivo de la presente tesis es realizar una comparación entre el tejido denso obtenido mediante los técnicas de segmentación de Bden, bimodal, C-medias difusas y Otsu con el establecido por un patrón de oro (segmentación manual de experto). A partir de las comparaciones, se propondrá un algoritmo de segmentación validado en base a estimadores globales. Para alcanzar dicho objetivo, se cumplirán los siguientes objetivos específicos: implementación de técnicas de segmentación de Bden, bimodal, C-medias difusas y Otsu para calcular el tejido denso; implementación de estimadores globales intersección sobre unión, índice de similitud estructural (SSIM) y norma L2; comparación cuantitativa del tejido denso entre mamografías segmentadas y mamografías del patrón de oro; implementación de propuesta de técnica de segmentación y cálculo de tejido denso de la mama. Se ha encontrado que la propuesta de técnica de segmentación implementada para el cálculo de tejido denso es superior a las demás técnicas en base a estimadores globales. La técnica propuesta también demuestra un mayor grado de correlación con el tejido denso calculado por los médicos que las segmentaciónes de Bden, bimodal, C-medias difusas y Otsu. Se ha encontrado que en base a los estimadores globales de intersección sobre unión y SSIM la técnica de segmentación propuesta presenta mejores resultados que las técnicas implementadas de Bden, bimodal, C-medias difusas y Otsu. El coeficiente de Pearson es el mejor indicador del grado de correlación que existe entre los porcentajes de tejido denso calculado por los médicos y la técnica propuesta que con el calculado por las demás técnicas.

La presente tesis muestra el diseño e implementación de un sistema de registro de imágenes aéreas orientado a la agricultura de precisión. Este sistema cuenta con la particularidad que las imágenes pasarán por un pre procesamiento de corrección geométrica para mejorar la calidad del registro. Este sistema permitirá la generación de panoramas globales de los campos de cultivo con la finalidad de obtener información correctamente localizada del campo analizado. El documento está dividido en 4 capítulos y su estructura es de la siguiente manera: En el capítulo 1, se analiza la problemática de la agricultura de precisión y el sensado remoto, así como también se expone la aplicación y la problemática del uso de aeromodelos e imágenes aéreas en la agricultura de precisión. En el capítulo 2, se exponen los temas de registro y ortorectificación de imágenes como solución cuando se trabaja con imágenes aéreas orientado a la agricultura de precisión En el capítulo 3, se explican los objetivos de este proyecto y se desarrolla detalladamente el sistema diseñado. Se definen las características particulares del vuelo para la obtención de las imágenes aéreas, a partir de estas características se realiza la selección de algoritmos y se desarrolla el modelo propuesto y una explicación detallada de los pasos y algoritmos usados en este proceso. Finalmente, en el capítulo 4, se muestra la evaluación del sistema propuesto, el cual estará dividido en dos partes, en una primera instancia se evaluará únicamente la generación de mosaicos a partir de un banco de imágenes que se tendrá de referencia y posteriormente se evaluará todo el sistema completo utilizando imágenes aéreas reales adquiridas en la PUCP

En la actualidad el uso de los satélites es variado y destacan las misiones comerciales, científicas y militares. Estos se utilizan en el campo de las telecomunicaciones, en los sistemas de posicionamiento global, en la teledetección, en el campo de la meteorología, en el estudio de la radiación, en la exploración del espacio y muchas más aplicaciones. Encontramos satélites cada vez más pequeños como los nano y pico-satélites que permiten, a pequeñas empresas y universidades de todo el mundo desarrollar tecnología espacial en los sistemas de energía, de control, de comunicación, diseño estructural, cargas útiles, entre otros como por ejemplo un sistema de adquisición de imágenes. La Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP) desarrolla su propia tecnología espacial al elaborar el nano-satélite PUCP-SAT-1, el femto-satélite POCKET-PUCP y otros satélites futuros. La presente tesis tiene como objetivo principal el diseño e implementación de un prototipo de un sistema de adquisición de imágenes, cuyo volumen debe ser menor al de un octavo del volumen de un CubeSat. Para el desarrollo del sistema se llevará a cabo el análisis del hardware más adecuado para el satélite considerando el entorno de su órbita. Se diseñará e implementará el hardware y software necesarios para lograr la captura de imágenes y almacenarlas en una memoria flash.

Los sistemas de corrección usan como principio la lingüística computacional. En este contexto, un computador realiza un análisis ortográfico de los caracteres reconocidos por un OCR (Optical Chapter Recognition). Un OCR es un software que extraen de una imagen los caracteres que componen un texto para almacenarlos en un formato con el cual puedan interactuar programas de edición de texto. El rendimiento de los sistemas de reconocimiento de caracteres es bajo cuando se trata de digitalizar documentos deteriorados debido a las manchas y otros factores que evitan que se reconozcan las palabras del texto original. Antes este problema, lo que se propone en esta tesis es la implementación de un sistema de corrección ortográfica a la salida del OCR, que permitirá mejorar su eficiencia al momento de reconocimiento del caracteres. De esta manera la digitalización de los documentos históricos podrá garantizar una calidad óptima. El sistema de corrección de ortográfica se basa en la búsqueda de patrones dentro de un texto. Esta búsqueda trata de encontrar todas las coincidencias de un patrón dentro de un texto, teniendo en consideración que la coincidencia de patrón con el texto puede tener un número limitado de diferencias. Este problema tiene aplicaciones en recuperación de información, biología computacional y procesamiento de señales, entre otras. Como conclusión principal se obtiene que con el modelo de corrección basado en la búsqueda de patrones se alcanza un rendimiento de 80%, además el tiempo de procesamiento requerido para analizar una palabra es de tan solo 0.1seg lo cual refleja un alto rendimiento. Con esto, podemos concluir también que la metodología desarrollada para realizar la corrección de las palabras es una buena opción para este objetivo.

El presente trabajo es la integración de un conjunto de elementos en un Sistema de Captura, Procesamiento y Análisis Digital de Imágenes, que nos permita la solución de problemas relacionados a la caracterización microestructural y/o macroestructural de materiales, obteniéndose con esto una mejora cualitativa y cuantitativa en los resultados de la solución de dichos problemas, desarrollados en la actualidad, generalmente mediante métodos visuales basados en la comparación con información gráfica proporcionada por normas internacionales especializadas.

En la actualidad, diversas técnicas de elastografía buscan caracterizar tejidos para obtener parámetros de visco-elasticidad y poder identificar anomalías de forma no invasiva. Esta metodología se basa en la correlación de la variación de las propiedades mecánicas de los tejidos con cambios patológicos de los mismos, lo cual permite hallar anomalías en diferentes zonas del cuerpo. Dentro de estas técnicas, la sonoelastografía involucra un conjunto de métodos basados en la excitación mecánica del tejido para obtener parámetros de elasticidad relativa o absoluta, dependiendo de la modalidad del ensayo. Esta técnica se puede implementar en escáneres ultrasónicos comerciales que tengan la capacidad de generar imágenes modo Doppler, de forma que se puedan visualizar las señales sonoelastográficas deseadas, con la adición de vibradores externos a determinada frecuencia y amplitud de vibración. En la presente investigación se desarrolla una metodología para caracterizar la implementación del método de sonoelastografía, mediante el estudio de dos parámetros de un ecógrafo de investigación. Estos dos parámetros son: la frecuencia de repetición de pulso y el número de cuadros promedio para la estimación Doppler. Mediante el análisis del comportamiento de las señales en función la relación de estos dos parámetros, se modelarán las señales obtenidas en simulaciones y experimentos. En este sentido, se caracterizó el ecógrafo de investigación mediante la definición de una relación lineal entre ambos parámetros relacionada a la periodicidad de la señal. Asimismo, se analizó el efecto de ambos parámetros, concluyendo que para menores valores de frecuencia de repetición de pulso, el sistema aumenta su sensibilidad, ya que es capaz de medir señales a bajos valores de amplitud de vibración con una variabilidad menor al 10%. No obstante, su rango de medición para esta variabilidad es muy limitado. Esta limitación de rango se reduce al aumentar el valor de frecuencia de repetición de pulso. En contraste, a mayores valores de frecuencia de repetición de pulso, la sensibilidad del sistema se reduce, no pudiendo medir amplitudes de vibración pequeñas. Los resultados obtenidos se correlacionan en simulaciones y experimentos.

Este trabajo presenta el diseño e implementación de una arquitectura flexible que realiza las operaciones básicas de filtrado morfológico (dilación y erosión) en imágenes en escala de grises, aprovechando el paralelismo brindado por los arreglos de puertas programables por campo (FPGA).

Cuando se adquieren imágenes aéreas, estas están propensas a tener una distorsión, el cual puede deberse a motivos como a la inclinación de la cámara al momento de adquirir la imagen, el relieve del terreno, etc. Estas distorsiones son corregidas por la ortorectificación. Cuando el relieve del terreno es bastante acentuada, como el caso de ciudades, se necesitan modelos de elevación digital para poder realizar una correcta rectificación de la imagen. La presente tesis está orientada a la rectificación de imágenes obtenidas de campos agrícolas, los cuales presentan un relieve plano, por lo que los modelos de elevación digital no son necesarios para realizar una correcta rectificación. En la adquisición de imágenes la cámara estará alineada en sus 3 ejes de rotación con una unidad de medición inercial, un sistema electrónico que incorpora acelerómetros y giroscopios, los que permiten medir la posición y la orientación. De este sistema se obtendrán los ángulos de rotación de la cámara. El algoritmo a diseñarse consiste en obtener una relación entre la imagen adquirida y la posición de la cámara al adquirir la imagen, de esa relación se obtiene una matriz de transformación, a la imagen obtenida se le aplica una transformación de proyección, empleando la matriz obtenida y por último se obtiene la imagen rectificada. En la verificación de los resultados se hará uso del algoritmo SURF, con la cual se obtendrán puntos de interés de una imagen de referencia y de la imagen rectificada, luego se procederá a hacer una comparación entre la distancia euclidiana de los puntos característicos de cada imagen, para finalmente realizar una evaluación de la relación geométrica entre ambas comparaciones. La efectividad del algoritmo estará determinada por el grado de dispersión de las comparaciones realizadas.