Adquisición, mejora y segmentación de imágenes termográficas en tiempo real

Abstract

En este trabajo se analizan y diseñan el conjunto de capas que forman la arquitectura de un sistema de procesamiento de imágenes termográficas en tiempo real. En cada una de las capas se desarrolla la mejor técnica posible para realizar sus tares asociadas, y todo ello adaptado a las imágenes tratadas en el caso de estudio. En algunos casos se han utilizado métodos existentes adaptándolos al problema que se ha tratado. Sin embargo, en otros muchos casos, ha sido necesario el desarrollo de nuevos métodos debido a la carencia de trabajos científicos que pudieran ser aplicables. En la capa de adquisición se construye un nuevo modelo geométrico de posicionamiento de muestras para un tipo de sensor basado en escaneo mediante giro periódico, y parametrizado únicamente por la distancia de trabajo. Para el ajuste del modelo, se ha propuesto un método empírico de determinación de la distancia de trabajo. En la mejora de la imagen se diseña un novedoso sistema de filtrado digital basado en el sobremuestreo que se produce utilizando altas frecuencias en la adquisición. Este filtro se ha diseñado para tres modelos distintos de posicionamiento de las muestras. Para segmentar las imágenes se han diseñado dos algoritmos: uno basado en el crecimiento de regiones y otro basado en la detección de bordes. Para evaluar las prestaciones de los algoritmos, se aplica un novedoso método empírico para la evaluación de la segmentación basado en la discrepancia. Por último, se ha realizado el análisis, diseño y evaluación de un prototipo de sistema que implementa la funcionalidad descrita para cada una de las capas.