Segmentación de Imágenes Oftalmológicas a Color utilizando Conjuntos Difusos
DOI:
https://doi.org/10.30973/progmat/2020.12.2/3Palabras clave:
Segmentación, Pupila, Conjunto difuso, Imágenes oftamológicas, Borde del ojoResumen
En este artículo, se presenta un método basado en la teoría de conjuntos difusos para segmentar imágenes de color oftalmológicas. El sistema difuso utiliza los canales RGB como datos de entrada, evalúa los píxeles con una colección de reglas lingüísticas, obteniendo como salida difusa una clasificación de cada píxel, determinando si son un objeto de interés dentro de la imagen. El método funciona con imágenes de ojos de diferentes colores, evaluando las imágenes con diferentes conjuntos de reglas para segmentar la pupila y el borde del ojo. Los resultados del método propuesto muestran que el sistema es efectivo en la mejora de las regiones de interés en la imagen.
Citas
Impulsive noise elimination in color imagesusing interpolation with radial-basis functions. (200)
Agustina Bouchet, M. B. (Mes 20XX). Morfología Matemática Difusa aplicada a la segmentación de angiografías retinales. Revista Argentina de Bioingenieria, 1-4
Ahmed, A., Ritambhar , B., Kaamran , R., & Vasudevan, L. (27 September 2015). Optic Disc and Optic Cup Segmentation Methodologies for Glaucoma Image Detection: A Survey. https://doi.org/10.1155/2015/180972
Almazroa, A., Burman, R., Raahemifar, K., & Lakshminarayanan, V. (25 de September de 2015). Optic Disc and Optic Cup Segmentation Methodologies for Glaucoma Image Detection: A Survey. (C. Costagliola, Ed.) Journal of Ophthalmology, 2015, 1-28.
Báez Rojas, J. J., Guerrero, M. L., Conde Acevedo, J., Padilla Vivanco, A., & Urcid Serrano, G. (22 de abril de 2004). Segmentación de imágenes de color. Revista mexicana de física, 50(6).
Ballarin, M. A. (JUNE 2008). Segmentación de imágenes utilizando la transformada Waterhed: obtención de marcadores mediante lógica difusa. IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, 1-6.
Bouchet, A., Brun, M., & Ballarin, V. (January de 2010). Morfología Matemática Difusa aplicada a la segmentación de angiografías retinales. REVISTA ARGENTINA DE BIOINGENIERIA, XX(XX), 1-4.
Cattaneo, C. A., Larcher, L. I., Ruggeri, A. I., Herrera, A. C., & Biasoni, E. M. (Noviembre de 2011). Métodos de Umbralización de Imágenes Digitales Basados en Entropía de Shannon y Otros. Asociación Argentina de Mecánica Computacional, XXX, 2785- 2805.
Daniel, E., Eric, B., & Na , J. (October 25, 2011). Pupil-segmentation-based adaptive optical microscopy with fullpupil illumination. (2-4). https://doi.org/10.1364/OL.36.004206
E. Milkie, D., Betzig, E., & Ji, N. (1 de November de 2011). Pupil-segmentation-based adaptive optical microscopy with fullpupil illumination. Optical Society of America, 36(21), 2-3.
Echeverri Arias, J. A., Rudas Castaño, J. E., Toscano Cuello, R., & Ballesteros Padilla, R. (2011). Impulsive noise elimination in color imagesusing interpolation with radial-basis functions. UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS, 16(1), 27-35.
Echeverri, J. R. (2011). Impulsive noise elimination in color images using interpolation with radial-basis functions. 16(1).
Gonzalez, M. A., & Ballarin, V. L. (June de 2008). Segmentación de imágenes utilizando la transformada Watershed: obtención de marcadores mediante lógica difusa. IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, 6(2), 223-227.
L. Vázquez, R., F. Perdigón, R., & C. R. Vázquez, S. (June 2014). Pupil segmentation algorithm in low resolution images. ResearchGate, 1-5.
Luengo-Oroz, M., Faure, E., & Angulo, J. (6 de April de 2009). Robust iris segmentation on uncalibrated noisy images using mathematical morphology. Elsevier, 278-284.
Luna, G. M. (2002). Introducción a la lógica difusa. 6(1).
Miguel A. , L.-O., Emmanuel , F., & Jesús , A. (2009). Robust iris segmentation on uncalibrated noisy images using mathematical morphology. (1-7).
Morales Luna, G. (17 de febrero de 2002). Introducción a la lógica difusa. Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN.
Perez C., M., Cuevas, E., & Zaldivar, D. (2008). SEGMENTACION DIFUZA. Revista Digital Cientifica y Tecnológica, 6, 1-26.
Sanchiz Redondo, R. (09 de 03 de 2011). Segmentación de irís mediante contornos activos. España: Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Tecnología Electrónica.
Vázquez Romaguera, L., Perdigón Romero, F., & Vázquez Seisdedos, C. R. (03 de Jan de 2014). Algoritmo de segemntación de pupila en imágenes de baja resolución. International Conference on Electrical Engineering FIE, 1- 4.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2020 Programación Matemática y Software

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Usted es libre de:
![]() |
Compartir — compartir y redistribuir el material publicado en cualquier medio o formato. |
![]() |
Adaptar — combinar, transformar y construir sobre el material para cualquier propósito, incluso comercialmente. |
Bajo las siguientes condiciones:
![]() |
Atribución — Debe otorgar el crédito correspondiente, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se realizaron cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero de ninguna manera que sugiera que el licenciador lo respalda a usted o a su uso. |
Sin restricciones adicionales: no puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otros a hacer cualquier cosa que permita la licencia. |