Segmentación de elementos anatómicos en imágenes microscópicas de madera usando técnicas de visión artificial

Las características de los elementos que componen las imágenes microscópicas de madera son claves para la identificación de la especie de la cual proviene una muestra. En este artículo se presentó un método novedoso de segmentación de poros, radios y fibras. La metodología propuesta utilizó un conju...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Espinosa,Luis Fernando, Herrera,Rodrigo Javier, Polanco-Tapia,Cesar
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad del Bío-Bío 2015
Materias:	Gaiadendron punctatum identificación automática de maderas microestructura de la madera procesamiento digital de imágenes segmentación de imágenes
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-221X2015000400004
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spelling	oai:scielo:S0718-221X20150004000042016-10-25Segmentación de elementos anatómicos en imágenes microscópicas de madera usando técnicas de visión artificialEspinosa,Luis FernandoHerrera,Rodrigo JavierPolanco-Tapia,Cesar Gaiadendron punctatum identificación automática de maderas microestructura de la madera procesamiento digital de imágenes segmentación de imágenes Las características de los elementos que componen las imágenes microscópicas de madera son claves para la identificación de la especie de la cual proviene una muestra. En este artículo se presentó un método novedoso de segmentación de poros, radios y fibras. La metodología propuesta utilizó un conjunto de algoritmos de visión artificial acordes a las características de cada elemento. Para los poros se usó un descriptor de texturas, un algoritmo de agrupamiento y contornos activos; para los radios se utilizaron morfología matemática y filtros de Gabor para destacarlos y para segmentar se procedió en tres pasos: agrupamiento mean-shift, un muestrador de Gibbs y apertura de área; la fibra fue tomada como el excedente de los procesos de segmentación anteriores. Resultados experimentales con 18 muestras segmentadas manualmente de la especie Gaiadendron punctatum demostraron la eficiencia del método propuesto, usando estadísticas de desempeño tales como la precisión a nivel global y la sensibilidad y especificidad por cada elemento.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad del Bío-BíoMaderas. Ciencia y tecnología v.17 n.4 20152015-10-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-221X2015000400004es10.4067/S0718-221X2015005000064
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