SEGMENTACIÓN DE ELEMENTOS ANATÓMICOS EN IMÁGENES MICROSCÓPICAS DE MADERA USANDO TÉCNICAS DE VISIÓN ARTIFICIAL

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dc.creatorLuis Fernando Espinosa
dc.creatorRodrigo Javier Herrera
dc.creatorCesar Polanco-Tapia
dc.date2015
dc.date.accessioned2026-07-07T04:38:05Z
dc.descriptionLas 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier0717-3644
dc.identifierhttps://www.redalyc.org/articulo.oa?id=48543004004
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/467682
dc.languagees
dc.publisherUniversidad del Bío Bío
dc.relationhttp://www.redalyc.org/revista.oa?id=485
dc.rightsMaderas. Ciencia y Tecnología
dc.sourceMaderas. Ciencia y Tecnología (Chile) Num.4 Vol.17
dc.subjectAgrociencias
dc.titleSEGMENTACIÓN DE ELEMENTOS ANATÓMICOS EN IMÁGENES MICROSCÓPICAS DE MADERA USANDO TÉCNICAS DE VISIÓN ARTIFICIAL
dc.typeartículo científico

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