Informática Médica: Procesamiento de imágenes

Presentación del tema: "Informática Médica: Procesamiento de imágenes"— Transcripción de la presentación:

1 Informática Médica: Procesamiento de imágenes
Datos 22 de octubre 2008

2 1. Introducción

3 Introducción

4 Introducción

5 Introducción El procesamiento y análisis de imágenes es la aplicación de un grupo de técnicas para registrar, corregir, ampliar, transformar o comprimir imágenes visuales. El objetivo es mejorar estos procesos para mejorar la calidad relativa de la información.

6 Introducción El procesamiento de imágenes se utiliza en muchas áreas de la sociedad: Imágenes de Satélites Imágenes de aéreas Programas de reconocimiento de escrituras e imágenes Códigos de barras Radiología, cariotipos, etc.

7 2. Objetivo del procesamiento de imágenes

8 Objetivo del procesamiento de imágenes

9 Objetivo del procesamiento de imágenes 2.1 Visualización
Cuando las imágenes emergen de algún dispositivo de adquisición, generalmente necesitan ser mejoradas para facilitar su interpretación por el observador. Los objetos de interés deben ser realzados o contrastados en varias partes de una imagen que necesita ser amplificada

10 Objetivo del procesamiento de imágenes 2.2 Automatización
El propósito es automatizar ciertas tareas tediosas o ciertos eventos frecuentes. Se caracteriza por tener una intervención humana mínima, de tal forma que el análisis se completa automáticamente.

11 Objetivo del procesamiento de imágenes 2.3 Cuantificación
Se utiliza con el propósito de medir eventos, procedimientos y localización de elementos específicos. Ejemplo: medición de estenosis arteriales, selección de elementos tisulares. Aquí la intervención humana es permitida, dado que el tiempo en este caso no es relevante

12 3. Procesamiento y análisis de imágenes
Cualquier aplicación en tiempo real es una combinación de procedimientos.

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Procesamiento y análisis de imágenes 3.1 adquisición y muestreo de imágenes Cámara de TV. El dispositivo más versátil para registrar imágenes.

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Procesamiento y análisis de imágenes 3.1 adquisición y muestreo de imágenes Dispositivos acoplados de carga eléctrica (CCDs). También se utilizan como censores de imágenes

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Procesamiento y análisis de imágenes 3.1 adquisición y muestreo de imágenes Resolución

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Procesamiento y análisis de imágenes 3.2 cuantificación del nivel de gris

17 Procesamiento y análisis de imágenes 3.3 Restauración de imagen
Durante la adquisición de imagen, varios procesos pueden contribuir a la degradación de la imagen La corrección para estas degradaciones esta basada en un modelo con el objetivo de mejorar de alguna forma la calidad de la imagen En ese sentido la restauración de imagen sirve para lo mismo el realce de la imagen. Las técnicas de restauraciones pueden ser locales o globales

18 Procesamiento y análisis de imágenes 3.4 Realce de imagen
La diferencia entre restauración y realce es que la imagen resultante puede ser expresada como el resultado de la actuación del proceso de degradación sobre la imagen original Dependiendo de la aplicación, varias técnicas de realce se pueden aplicar con varios objetivos en mente.

19 Procesamiento y análisis de imágenes 3.4 Realce de imagen
Si la imagen se necesita para inspección visual, el realce de contraste es la aplicación más sensible Si la imagen se necesita para procesamiento digital posterior, la segmentación (técnica que resalta los bordes entre los componentes de una imagen y las líneas de estructura en la imagen) puede ser la selección. También aquí los realces pueden ser locales o globales

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Procesamiento y análisis de imágenes 3.5 Detección de bordes y contornos Estas técnicas se utilizan para detectar “estructuras locales” en una imagen, usualmente como un paso de pre-procesamiento de la segmentación de imágenes Los bordes son los límites entre dos regiones en una imagen con promedios de diferentes niveles de gris. Por lo que la mayoría de las técnicas de detección de bordes se basan en algún operador de gradientes.

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Procesamiento y análisis de imágenes 3.5 Detección de bordes y contornos Es posible aplicar operadores de gradientes que son sensibles en posiciones horizontales, verticales o diagonales y, sus resultados se pueden combinar para detectar bordes en direcciones arbitrarias. Además se pueden completar con operaciones locales de filtro.

22 Procesamiento y análisis de imágenes 3.6 Segmentación de imagen
El objetivo es descomponer una imagen en sus componentes constituyentes, posiblemente con el objetivo de hacer mediciones de cada uno de ellos. Hay tres clases de segmentación de imágenes: El histograma de segmentación La región de crecimiento Método de gradientes

23 Procesamiento y análisis de imágenes 3.7 Mediciones de imágenes
Características geométricas Características de intensidad Características de color Características de texturas

24 Procesamiento y análisis de imágenes 3.8 Comprensión de imágenes
Las imágenes digitales ocupan mucho espacio, por esta razón y para hacer más eficiente su transmisión se han desarrollado técnicas de comprensión El objetivo es crear imágenes que ocupen menos espacio y sean muy similares al original. Para que de esas imágenes comprimidas las originales puedan ser exacta o aproximadamente reconstruidas

25 Procesamiento y análisis de imágenes 3.9 Registro de imágenes
En algunas aplicaciones dos o más mas imágenes tienen que ser comparadas, por ejemplo cuando la misma escena es registrada en dos tiempos diferentes para detectar posibles cambios. Para una comparación útil deben alinearse la imágenes. Esto significa que se tienen que hacer tareas de traducción, rotación y escalamiento para obtener una imagen de imágenes. Este procedimiento se conoce como registro de imagen

26 Procesamiento y análisis de imágenes 3.10 Visualización
Es el arte de representación de estructuras de 3D sobre planos 2D de un monitor gráfico.

27 4. Transformación de Imagen
Las operaciones de procesamiento de imágenes son del tipo imagen de entrada- imagen de salida. Básicamente hay dos tipos de transformación de imágenes: global y local En ambos casos, el valor de intensidad en algún punto de la salida de la imagen es una función de intensidad de valores de un número de puntos de la imagen original.

28 4. Transformación de Imagen
Las transformaciones globales es una función de todos los puntos de la imagen original En las transformaciones locales es solo una función de algunos puntos en un vecindario del píxel correspondiente en la imagen original

29 Transformación de Imagen 4.1 Transformaciones globales
La más conocida es la Transformación de Fourier, la cual resulta de la transformación del signo de un dominio a otro: del dominio tiempo al dominio frecuencia. En procesamiento de imágenes la transformación de Fourier es la transformación de una dominio espacial a otro dominio (dominio de frecuencia)

30 Transformación de Imagen 4.1 Transformaciones globales
Con frecuencia es útil para frecuencias de filtración: en un dominio de frecuencias se pueden remover frecuencias no deseables. Cuando frecuencias bajas han sido filtradas, resultan en una transformación posterior que resulta en una imagen en las cuales, las frecuencias altas son reasaltadas. De tal forma que esta imagen es más adecuada para subsecuentes operaciones de detección de bordes.

31 Transformación de Imagen 4.2 Transformación los cal de imágenes
En las transformaciones locales el valor de la intensidad de un punto de la imagen de salida es una función de la intensidad de los puntos de valores en un vecindario del punto correspondiente en la imagen original. Esta vecindario activo se define como núcleo

32 Transformación de Imagen 4.2 Transformación los cal de imágenes
Un núcleo usualmente toma la forma de un cuadrado de píxeles Por ejemplo 3X3 píxeles, 5X5 o incluso más grande, pero en generalmente ( 2n + 1) X (2n + 1) píxeles.

33 Transformación de Imagen 4.2 Transformación los cal de imágenes

34 5. Tendencias en el procesamiento de imágenes