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Segmentación de imágenes de microanatomía de madera mediante una clasificación multiescala basada en operaciones morfológicas

Authors
Publisher
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Publication Date
Keywords
  • Microanatomía De Madera
  • Granulometría
  • Segmentación
  • Multiescala
  • Fuzzy C-Means.
  • Wood Microanatomy
  • Segmentation
  • Granulometry
  • Multiscale
  • Fuzzy C-Means.

Abstract

El propósito de este trabajo pretende estudiar la madera con más detalle para un mejor entendimiento de su naturaleza, debido a que es un material orgánico con un amplio rango de aplicaciones. Existen algunos métodos y herramientas utilizados en los laboratorios de tecnología de maderas, encaminados a estudiar las propiedades y usos potenciales de las especies. En este documento se propone un método basado en procesamiento digital de imágenes, soportado sobre una herramienta computacional, que busca mejorar el análisis de estas características. En esta propuesta inicial, se muestra una segmentación de imágenes de microanatomía, encaminada a la identificación de las estructuras microanatómicas con el fin de cuantificar su concentración dentro de una muestra. El método utilizado consiste en la creación de un espacio multiescala basado en operaciones morfológicas y una técnica de clustering usando el algoritmo fuzzy c-means. El espacio multiescala se crea aplicando operaciones morfológicas de cierre-apertura y apertura-cierre sobre la imagen. La operación morfológica depende de un elemento estructurante, el cual cambia de tamaño para variar la escala. Las escalas son determinadas por un estudio de granulometría de la imagen usando FFT. Se muestra cómo el método puede ser útil para segmentar texturas de microanatomía de maderas.

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