proyecto final de procesamiento de imagenes jose luis albites manuel arturo deza

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Proyecto Final de Procesamiento de Imagenes Jose Luis Albites Manuel Arturo Deza

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Page 1: Proyecto Final de Procesamiento de Imagenes Jose Luis Albites Manuel Arturo Deza

Proyecto Final de Procesamiento de Imagenes

Jose Luis AlbitesManuel Arturo Deza

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Resumen de Caracteristicas

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Resumen de Caracteristicas

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Resumen de Caracteristicas

Page 5: Proyecto Final de Procesamiento de Imagenes Jose Luis Albites Manuel Arturo Deza

Quantificacion

Poblacion → RoughPercent.m → cannypro.m Carreteras → gethoughdistance.m Mar → IntotheBlue.m Vegetacion → GreenGrass.m Zonas no habitadas → none.m

Page 6: Proyecto Final de Procesamiento de Imagenes Jose Luis Albites Manuel Arturo Deza

Porcentage Poblacional 1

RoughPercent.m Metodo: Operaciones Morfologicas de Erosion

y Diltacion; Histogram Thresholding Espacio de Colores: Escala de Grises Ej: 30.33% Comas.

Page 7: Proyecto Final de Procesamiento de Imagenes Jose Luis Albites Manuel Arturo Deza

Porcentage Poblacional 2

cannypro.m Metodo: Equalizacion de Histograma.

Deteccion de contorno por Filtro Canny. Dilatacion.

Espacio de Colores : Escala de Grises

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Carreteras y pistas gethoughdistance.m Metodo: Computa transformada de Hough y

plotea las lineas en la imagen. Suma distancias para obtener un total.

Espacio de Colores: Escala de grises equalizado.

Ej : Santa Anita

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Mar y Agua

IntotheBlue.m Metodo: Pixel Thresholding Espacio de Colores : RGB

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Vegetacion

greengrass.m Metodo : Pixel Thresholding Espacio de Colores: RGB

Page 11: Proyecto Final de Procesamiento de Imagenes Jose Luis Albites Manuel Arturo Deza

Zonas no habitadas

none.m Metodo : Kmeans Clustering c/ 6 semillas Espacio de Color: HSV Operaciones Adicionales: Escalamiento

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Conclusiones

Las 5 caracteristicas anteriores describen correctamente a los distritos

Se utilizaron los diferentes metodos de Procesamiento de Imagenes para extraer las caracteristicas.

Existen otras tecnicas que podrian utlizarse para mejorar aun mas el performance de los indices.

Se puede entrenar una red-neuronal para la clasificacion si se tuviera una base de datos mas grande. Actualmente 63 imagenes de 11 distritos.