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Casos patológicos. Caso 1. Este caso se presenta cuando al traslaparse dos o más q-blobs, algunos de los puntos de concavidad singulares, no puede ser detectados, debido a las curvaturas de dos q-blobs coinciden. Caso 2. Este caso se presenta cuando tres o más q-blobs al traslaparse no permiten que el hoyo u hoyos correspondientes se formen. Caso 1 Caso 2 Ejemplo: En este caso, la imagen de prueba de la figura 2.3.2.(a) contiene 11, conglomerados, 3 hoyos y 64 puntos de concavidad singulares. Al ser procesada a través del sistema, nos indica que en la imagen hay 40 q-blobs, resultado acertado. Figura 2.3.2 (a) imagen binaria de prueba, (b) imagen dilatada, (c) imagen erosionada, (d) imagen de concavidades. Comentarios Los resultados obtenidos son muy buenos, solamente falla cuando ocurren casos patológicos o no se determina bien el elemento estructural a utilizar. 28
Capítulo 3 ADQUISICIÓN DE IMÁGENES Figura 3.1.0: Etapas fundamentales en el reconocimiento automático de objetivos En la Figura 3.1.0 se resalta el proceso de Adquisición de imágenes. Este proceso es de gran importancia y determinante para el éxito o fracaso de nuestro sistema de reconocimiento. Se dice que la captación de la imagen es el 50% del sistema y sería un error muy serio pensar que se puede compensar una imagen inadecuada con algún algoritmo; es mejor tener una buena calidad de imagen y utilizar menos algoritmos para su mejoramiento. El ojo humano tiene casi el mismo funcionamiento que una cámara de vídeo pero no se compara en cuanto a su definición de imágenes y al tiempo de procesamiento, ya que el ojo humano es uno de los órganos más especializados. Por todo esto, en este capítulo se menciona la anatomía y el funcionamiento del ojo humano, así como el funcionamiento de la cámara de vídeo, aspectos de iluminación y algunos conceptos importantes. 29
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Capítulo 10 IMPLEMENTACIÓN DEL PR
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La realización del programa #3 se
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A) B) C) Figura 10.3.2 Operaciones
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Conclusiones 97
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Bibliografía electrónica [12] htt
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