Proyecto Final de Procesamiento de Imagenes

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Proyecto Final de Procesamiento de Imagenes

• Jose Luis Albites
• Manuel Arturo Deza

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Resumen de Caracteristicas
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Resumen de Caracteristicas
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Resumen de Caracteristicas
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Quantificacion

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

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Porcentage Poblacional 1

• RoughPercent.m
• Metodo Operaciones Morfologicas de Erosion y
  Diltacion Histogram Thresholding
• Espacio de Colores Escala de Grises
• Ej 30.33 Comas.

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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

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Zonas no habitadas

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

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(No Transcript)
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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.