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Este trabajo de investigación contribuye a la optimización de procesamiento de imágenes que contienen múltiples objetos mediante el desarrollo de una técnica general de identificación de objetos, se visualizó su aplicación en diferentes áreas de la ciencia, en tiempo real, que permita la separación automática y posterior identificación de objetos adyacentes, solapados simple y múltiplemente solapados, se muestra el procedimiento de ubicación de los datos de los objetos que luego se convierten en información para su clasificación a través de la aplicación de herramientas estadísticas u otras…mehr

Produktbeschreibung
Este trabajo de investigación contribuye a la optimización de procesamiento de imágenes que contienen múltiples objetos mediante el desarrollo de una técnica general de identificación de objetos, se visualizó su aplicación en diferentes áreas de la ciencia, en tiempo real, que permita la separación automática y posterior identificación de objetos adyacentes, solapados simple y múltiplemente solapados, se muestra el procedimiento de ubicación de los datos de los objetos que luego se convierten en información para su clasificación a través de la aplicación de herramientas estadísticas u otras requeridas. Para optimizar el procesamiento de datos de objetos múltiples dentro una imagen, primero se divide la imagen en ventanas o sub áreas, estas ventanas y su contenido es indexado, a través de una estructura tipo árbol, para luego aplicar una técnica recursiva para realizar recorrido del vecindario de pixeles, separar los objetos e identificar si el objeto evaluado cierra o no el perímetro, cumple o no con las especificaciones del objeto patrón.
Autorenporträt
Ingeniero de sistemas ULA - Venezuela, 1993. Postgrado Ingeniería Electrónica UNEXPO-Venezuela, 2012. Doctor en Ciencias de la Ingeniería UNEXPO-Venezuela, 2020. Profesor UNEXPO a medio tiempo. Trabajador de empresa básica, Orinoco Iron S.C.S, Superintendente de Investigación, 25 años de experiencia en automatización de procesos industriales.