La identificación de la clasificación taxonómica de las plantas es un proceso realizado generalmente de forma manual por los especialistas botánicos en base a su experiencia. Sin embargo, la enorme variedad de especies de plantas, y la dificultad en la selección de propiedades o cualidades propias que permitan estimar una clasificación de las mismas, conforman un reto científico que se ha trasladado a un aspecto tecnológico para automatizar y apoyar dicho proceso. Por este motivo, se han propuesto diversos métodos desde los campos de reconocimiento de patrones y visión computacional para la identificación automática de las especies de plantas. Para esto, se suelen utilizar imágenes digitales de las hojas, debido a que esta es la parte de la planta que presenta una gran riqueza de atributos visuales como el color y la textura, que son objeto de esta investigación. En la investigación propuesta, se extraerán y combinaran diferentes grupos de descriptores de color y textura de las hojas en imágenes digitales escaneadas. Con dichos atributos, se entrenan algoritmos de aprendizaje de máquina para generar un modelo de clasificación que permita distinguir las especies de las plantas con una precisión aceptable según el estado del arte del problema. Para esto, se realizará un caso de estudio sobre el conjunto de imágenes de plantas: \ImageCLEF 2012", el cual posee un catálogo digital de hasta 115 especies botánicas diferentes. / Tesis

La identificación de la clasificación taxonómica de las plantas es un proceso realizado generalmente de forma manual por los especialistas botánicos en base a su experiencia. Sin embargo, la enorme variedad de especies de plantas, y la dificultad en la selección de propiedades o cualidades propias que permitan estimar una clasificación de las mismas, conforman un reto científico que se ha trasladado a un aspecto tecnológico para automatizar y apoyar dicho proceso. Por este motivo, se han propuesto diversos métodos desde los campos de reconocimiento de patrones y visión computacional para la identificación automática de las especies de plantas. Para esto, se suelen utilizar imágenes digitales de las hojas, debido a que esta es la parte de la planta que presenta una gran riqueza de atributos visuales como el color y la textura, que son objeto de esta investigación. En la investigación propuesta, se extraerán y combinaran diferentes grupos de descriptores de color y textura de las hojas en imágenes digitales escaneadas. Con dichos atributos, se entrenan algoritmos de aprendizaje de máquina para generar un modelo de clasificación que permita distinguir las especies de las plantas con una precisión aceptable según el estado del arte del problema. Para esto, se realizará un caso de estudio sobre el conjunto de imágenes de plantas: \ImageCLEF 2012", el cual posee un catálogo digital de hasta 115 especies botánicas diferentes.

Ingeniero Civil Eléctrico / Un espectrómetro de alta resolución se usa en radioastronomía para observar espectros de nubes moleculares de dinámica compleja con un amplio rango de velocidades. Dicho instrumento corresponde a un tipo de Back End, el cual es el último componente electrónico de la cadena en un radiotelescopio y está encargado de procesar la señal proveniente de las fuentes astronómicas para obtener la información deseada. El estado del arte en esta materia consiste en utilizar técnicas digitales para procesar los datos, debido a la estabilidad de las mediciones y buen rendimiento que estas permiten. En este trabajo se presenta el diseño e implementación de un espectrómetro digital de transformada de Fourier rápida (FFT), de alta resolución espectral, utilizando una plataforma ROACH 2, la cual está basada en un chip FPGA (Field Programmable Gate Array) y está equipada con ADCs (Analog-to-digital coverters) de alta velocidad. Como metodología de diseño, se propone maximizar el uso de recursos del hardware para obtener el mayor número de canales espectrales posibles para un ancho de banda no menor a 1,5 GHz, manteniendo un alto rango dinámico. Para lograr el correcto funcionamiento del espectrómetro a altas velocidades se aplicaron técnicas de localización física de recursos (floorplanning) en el FPGA. Se presenta también una metodología de calibración de los ADCs, los cuales poseen cuatro núcleos que en conjunto muestrean a una tasa máxima de 5 GSps. El mejor desempeño se obtuvo con un espectrómetro de 1,8 GHz y 32768 canales, es decir con una resolución espectral de 54,9 kHz. Éste posee un rango dinámico libre de espurios (SFDR) superior a 42 dB en toda la banda con caídas a 39 dB en frecuencias puntuales. El aumento de resolución espectral se ve limitado principalmente por problemas de sincronización (timing) en el circuito y por la cantidad de memoria disponible. Como trabajo futuro se propone explorar distintas técnicas para optimizar el uso de recursos del FPGA y así aumentar aún más la resolución espectral del espectrómetro. Ejemplos de estas técnicas son modificaciones de diseño que permitan el uso eficiente de memorias y la reducción de operaciones matemáticas necesarias. También se presenta un cambio mayor en el diseño del espectrómetro, el cual implementa una forma distinta para calcular la FFT y permitiría reducir enormemente el número de memorias utilizadas por esta, logrando llegar a 1 millón de canales espectrales.

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. / Tesis

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. / Tesis

El unwarping es un método utilizado para transformar imágenes omnidireccionales en imágenes panorámicas, el cual es empleado en aplicaciones tales como seguridad, visión robótica, geolocalización, etc. El procesamiento de imágenes omnidireccionales de alta resolución y su aplicación en dispositivos móviles se ve limitado por el costo computacional y costo energético. Para ello, se plantea como herramienta principal utilizar la plataforma Jetson TK1, la cual es un system on chip (SoC) creada por Nvidia que se caracteriza por su alto rendimiento computacional y bajo costo energético al tener incorporado 192 núcleos en su procesador gráfico. En el presente trabajo se desarrolla e implementa un algoritmo para realizar el unwarping de videos omnidireccionales en la plataforma Jetson TK1, la cual permite optimizar las transferencias y procesamientos de datos realizados en su GPU. El algoritmo es implementado en el entorno de programación MATLAB y CUDA para evaluar error por cálculo y eficiencia computacional. Asimismo, se compara en rendimiento computacional con el método PMPA, el cual es una alternativa escrita en lenguaje C computacionalmente eficiente en comparación a otros métodos presentados en el Capítulo 1. Los resultados de la comparación muestran que la implementación propuesta es 1.35 a 8.12 veces más rápida que el algoritmo PMPA para los tipos de interpolación utilizados (interpolación vecino más cercano e interpolación bilineal). El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se realizara un breve estado del arte sobre los métodos para realizar el unwarping de imágenes omnidireccionales. En el segundo capítulo se cubren los aspectos teóricos del modelo de programación CUDA necesarios para el diseño del algoritmo paralelo. En el tercer capítulo se describe de forma detallada el método propuesto y su diseño paralelo. Por ´ultimo, en el cuarto capítulo se presentan los resultados computacionales seguido de las conclusiones y recomendaciones. Finalmente, cabe señalar que el trabajo de investigación realizado fue presentado en el GPU Technology Conference 2015. / Tesis

La retinopatía diabética es una enfermedad muy común en pacientes con diabetes. Esta enfermedad ocasiona ceguera de manera gradual debido al deterioro de la retina. Este deterioro puede desencadenar en hemorragias, aneurismas y presencia de exudados en la superficie, las cuales se manifiestan en puntos vacíos de la visión del afectado. Las características mencionadas tienen muchas propiedades visuales como el color, forma, área de presencia que son posibles detectar por medio de imágenes retinográficas digitales. Esta propiedad hace posible el uso de la visión computacional para procesar la imagen y poder diagnosticar la enfermedad de acuerdo al grado de avance de ésta según las características clínicas presentes. El presente proyecto de tesis consiste en el desarrollo de un modelo algorítmico que logre aprovechar las características visuales para poder detectar y clasificar la enfermedad. Las características clínicas utilizadas son los microaneurismas, exudados y hemorragias. Se utilizó una base de datos pública de imágenes retinográficas y un clasificador SVM. El vector de características que se utilizó fue: área, color, número de características prensentes. Es importante mencionar que se utilizó pre-procesamiento en la imagen para excluir elementos como el fondo, disco óptico y las venas debido a que no aportan significativamente al análisis de la imagen. Para el desarrollo del algoritmo se utilizó C++ con OpenCV, la cual es una librería open source para el procesamiento de imágenes. Como resultado final de este proyecto se logró una sensibilidad del 90.17%; especificidad del 96.72% y precisión del 95.08%. / Tesis

Las intersecciones de tipo T, entre una avenida preferencial y una secundaria, son en algunas ocasiones, zonas de congestionamiento vehicular. Esto sucede cuando el flujo vehicular en la avenida preferencial es intenso, lo que provoca que el ingreso de algún vehículo desde la vía secundaria sea bastante difícil y riesgoso. Este trabajo de tesis, plantea como solución, un algoritmo basado en el procesamiento de imágenes, que determine la ubicación, y orientación de los vehículos que deseen ingresar a la avenida preferencial; y así, controlar dispositivos de control de tráfico (semáforos), que faciliten este ingreso. / Tesis

La presente investigación tiene por objetivo el estudio de las técnicas de creación de imágenes ultrasónicas, tanto a gran escala como a pequeña escala, trabajando con bajas y altas frecuencias. Para el caso de gran escala se propone un diseño de un sistema telemétrico. Por otro lado, para el caso de pequeña escala se tomará énfasis en la técnica conocida como SAFT (Técnica de Enfocamiento mediante Apertura Sintética) debido a su compromiso costoresolución. Se realizará comparaciones entre estas técnicas y se indicarán propuestas de mejoramiento como el uso de transductores enfocados. / Tesis

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). / Tesis