913 resultados para segmentation and reverberation
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Water flow and solute transport through soils are strongly influenced by the spatial arrangement of soil materials with different hydraulic and chemical properties. Knowing the specific or statistical arrangement of these materials is considered as a key toward improved predictions of solute transport. Our aim was to obtain two-dimensional material maps from photographs of exposed profiles. We developed a segmentation and classification procedure and applied it to the images of a very heterogeneous sand tank, which was used for a series of flow and transport experiments. The segmentation was based on thresholds of soil color, estimated from local median gray values, and of soil texture, estimated from local coefficients of variation of gray values. Important steps were the correction of inhomogeneous illumination and reflection, and the incorporation of prior knowledge in filters used to extract the image features and to smooth the results morphologically. We could check and confirm the success of our mapping by comparing the estimated with the designed sand distribution in the tank. The resulting material map was used later as input to model flow and transport through the sand tank. Similar segmentation procedures may be applied to any high-density raster data, including photographs or spectral scans of field profiles.
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The nematode Caenorhabditis elegans is a well-known model organism used to investigate fundamental questions in biology. Motility assays of this small roundworm are designed to study the relationships between genes and behavior. Commonly, motility analysis is used to classify nematode movements and characterize them quantitatively. Over the past years, C. elegans' motility has been studied across a wide range of environments, including crawling on substrates, swimming in fluids, and locomoting through microfluidic substrates. However, each environment often requires customized image processing tools relying on heuristic parameter tuning. In the present study, we propose a novel Multi-Environment Model Estimation (MEME) framework for automated image segmentation that is versatile across various environments. The MEME platform is constructed around the concept of Mixture of Gaussian (MOG) models, where statistical models for both the background environment and the nematode appearance are explicitly learned and used to accurately segment a target nematode. Our method is designed to simplify the burden often imposed on users; here, only a single image which includes a nematode in its environment must be provided for model learning. In addition, our platform enables the extraction of nematode ‘skeletons’ for straightforward motility quantification. We test our algorithm on various locomotive environments and compare performances with an intensity-based thresholding method. Overall, MEME outperforms the threshold-based approach for the overwhelming majority of cases examined. Ultimately, MEME provides researchers with an attractive platform for C. elegans' segmentation and ‘skeletonizing’ across a wide range of motility assays.
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Facial nerve segmentation plays an important role in surgical planning of cochlear implantation. Clinically available CBCT images are used for surgical planning. However, its relatively low resolution renders the identification of the facial nerve difficult. In this work, we present a supervised learning approach to enhance facial nerve image information from CBCT. A supervised learning approach based on multi-output random forest was employed to learn the mapping between CBCT and micro-CT images. Evaluation was performed qualitatively and quantitatively by using the predicted image as input for a previously published dedicated facial nerve segmentation, and cochlear implantation surgical planning software, OtoPlan. Results show the potential of the proposed approach to improve facial nerve image quality as imaged by CBCT and to leverage its segmentation using OtoPlan.
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En los últimos meses, las cifras oficiales mostraron una recuperación notable de la economía Argentina y su repercusión en el mejoramiento de los indicadores laborales, principalmente de aquellos que refieren a la disminución de la desocupación. Sin embargo, los procesos de segmentación y fragmentación del mercado de trabajo no han logrado revertirse, especialmente en regiones como el nea, históricamente periférica respecto del eje central de producción del país, y cuyas características productivas, políticas e institucionales la convierten en una zona de escaso desarrollo. Estos procesos se vinculan fundamentalmente con el sostenimiento de modalidades ocupacionales e inserciones laborales caracterizadas por la informalidad. De allí que el presente artículo se haya propuesto analizar el comportamiento del mercado de trabajo en la región nea durante los últimos cuatro años. Para esto se trabajó con los datos provenientes de la Encuesta Permanente de Hogares correspondientes al segundo semestre de 2003 y al segundo semestre de 2006, con el objeto de mostrar las tendencias que se presentan tanto en relación con las características de la estructura histórica de este mercado como en comparación con otras regiones del país
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Este trabajo se propone hacer un aporte al estudio de la situación laboral de los jóvenes en un aglomerado argentino en particular, el Gran La Plata, conformado por los partidos de La Plata 'capital de la Provincia de Buenos aires', Berisso y Ensenada. Se trata de un aglomerado urbano que, en líneas generales, ha atravesado por procesos similares a los constatados a nivel nacional en el mercado de trabajo, así como en relación con la evolución de los indicadores de pobreza e indigencia. Distintos estudios han aportado a una caracterización completa del mercado de trabajo local desde principios de los años noventa, pero no se han realizado investigaciones específicas sobre la problemática laboral juvenil en el aglomerado. El período seleccionado para realizar este estudio comprende los años 2003 a 2006, momento en el cual se produjo un crecimiento constante de la economía nacional en el que se visualizaron mejoras generales en los niveles de empleo y bajas en los niveles de pobreza e indigencia. Al tiempo que cabe tener en cuenta que estas mejoras 'si bien importantes' no representan una recuperación de los niveles previos a la década del noventa, es preciso destacar, como remarcan algunos autores, que los incrementos en el empleo y las disminuciones en las tasas de desocupación y subocupación no implican que se hayan revertido problemas estructurales como la segmentación y precarización laboral, con sus efectos sobre las condiciones de vida de los trabajadores. esto hace particularmente interesante el estudio de la situación de los jóvenes, dadas las especificidades como grupo que adquieren en el mercado de trabajo. Se utilizan los datos pertenecientes a la encuesta Permanente de Hogares del Indec disponibles de la versión continua (2003-2006), considerando el segundo semestre de cada año
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En los últimos meses, las cifras oficiales mostraron una recuperación notable de la economía Argentina y su repercusión en el mejoramiento de los indicadores laborales, principalmente de aquellos que refieren a la disminución de la desocupación. Sin embargo, los procesos de segmentación y fragmentación del mercado de trabajo no han logrado revertirse, especialmente en regiones como el nea, históricamente periférica respecto del eje central de producción del país, y cuyas características productivas, políticas e institucionales la convierten en una zona de escaso desarrollo. Estos procesos se vinculan fundamentalmente con el sostenimiento de modalidades ocupacionales e inserciones laborales caracterizadas por la informalidad. De allí que el presente artículo se haya propuesto analizar el comportamiento del mercado de trabajo en la región nea durante los últimos cuatro años. Para esto se trabajó con los datos provenientes de la Encuesta Permanente de Hogares correspondientes al segundo semestre de 2003 y al segundo semestre de 2006, con el objeto de mostrar las tendencias que se presentan tanto en relación con las características de la estructura histórica de este mercado como en comparación con otras regiones del país
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Este trabajo se propone hacer un aporte al estudio de la situación laboral de los jóvenes en un aglomerado argentino en particular, el Gran La Plata, conformado por los partidos de La Plata 'capital de la Provincia de Buenos aires', Berisso y Ensenada. Se trata de un aglomerado urbano que, en líneas generales, ha atravesado por procesos similares a los constatados a nivel nacional en el mercado de trabajo, así como en relación con la evolución de los indicadores de pobreza e indigencia. Distintos estudios han aportado a una caracterización completa del mercado de trabajo local desde principios de los años noventa, pero no se han realizado investigaciones específicas sobre la problemática laboral juvenil en el aglomerado. El período seleccionado para realizar este estudio comprende los años 2003 a 2006, momento en el cual se produjo un crecimiento constante de la economía nacional en el que se visualizaron mejoras generales en los niveles de empleo y bajas en los niveles de pobreza e indigencia. Al tiempo que cabe tener en cuenta que estas mejoras 'si bien importantes' no representan una recuperación de los niveles previos a la década del noventa, es preciso destacar, como remarcan algunos autores, que los incrementos en el empleo y las disminuciones en las tasas de desocupación y subocupación no implican que se hayan revertido problemas estructurales como la segmentación y precarización laboral, con sus efectos sobre las condiciones de vida de los trabajadores. esto hace particularmente interesante el estudio de la situación de los jóvenes, dadas las especificidades como grupo que adquieren en el mercado de trabajo. Se utilizan los datos pertenecientes a la encuesta Permanente de Hogares del Indec disponibles de la versión continua (2003-2006), considerando el segundo semestre de cada año
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En los últimos meses, las cifras oficiales mostraron una recuperación notable de la economía Argentina y su repercusión en el mejoramiento de los indicadores laborales, principalmente de aquellos que refieren a la disminución de la desocupación. Sin embargo, los procesos de segmentación y fragmentación del mercado de trabajo no han logrado revertirse, especialmente en regiones como el nea, históricamente periférica respecto del eje central de producción del país, y cuyas características productivas, políticas e institucionales la convierten en una zona de escaso desarrollo. Estos procesos se vinculan fundamentalmente con el sostenimiento de modalidades ocupacionales e inserciones laborales caracterizadas por la informalidad. De allí que el presente artículo se haya propuesto analizar el comportamiento del mercado de trabajo en la región nea durante los últimos cuatro años. Para esto se trabajó con los datos provenientes de la Encuesta Permanente de Hogares correspondientes al segundo semestre de 2003 y al segundo semestre de 2006, con el objeto de mostrar las tendencias que se presentan tanto en relación con las características de la estructura histórica de este mercado como en comparación con otras regiones del país
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Este trabajo se propone hacer un aporte al estudio de la situación laboral de los jóvenes en un aglomerado argentino en particular, el Gran La Plata, conformado por los partidos de La Plata 'capital de la Provincia de Buenos aires', Berisso y Ensenada. Se trata de un aglomerado urbano que, en líneas generales, ha atravesado por procesos similares a los constatados a nivel nacional en el mercado de trabajo, así como en relación con la evolución de los indicadores de pobreza e indigencia. Distintos estudios han aportado a una caracterización completa del mercado de trabajo local desde principios de los años noventa, pero no se han realizado investigaciones específicas sobre la problemática laboral juvenil en el aglomerado. El período seleccionado para realizar este estudio comprende los años 2003 a 2006, momento en el cual se produjo un crecimiento constante de la economía nacional en el que se visualizaron mejoras generales en los niveles de empleo y bajas en los niveles de pobreza e indigencia. Al tiempo que cabe tener en cuenta que estas mejoras 'si bien importantes' no representan una recuperación de los niveles previos a la década del noventa, es preciso destacar, como remarcan algunos autores, que los incrementos en el empleo y las disminuciones en las tasas de desocupación y subocupación no implican que se hayan revertido problemas estructurales como la segmentación y precarización laboral, con sus efectos sobre las condiciones de vida de los trabajadores. esto hace particularmente interesante el estudio de la situación de los jóvenes, dadas las especificidades como grupo que adquieren en el mercado de trabajo. Se utilizan los datos pertenecientes a la encuesta Permanente de Hogares del Indec disponibles de la versión continua (2003-2006), considerando el segundo semestre de cada año
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Providing accurate maps of coral reefs where the spatial scale and labels of the mapped features correspond to map units appropriate for examining biological and geomorphic structures and processes is a major challenge for remote sensing. The objective of this work is to assess the accuracy and relevance of the process used to derive geomorphic zone and benthic community zone maps for three western Pacific coral reefs produced from multi-scale, object-based image analysis (OBIA) of high-spatial-resolution multi-spectral images, guided by field survey data. Three Quickbird-2 multi-spectral data sets from reefs in Australia, Palau and Fiji and georeferenced field photographs were used in a multi-scale segmentation and object-based image classification to map geomorphic zones and benthic community zones. A per-pixel approach was also tested for mapping benthic community zones. Validation of the maps and comparison to past approaches indicated the multi-scale OBIA process enabled field data, operator field experience and a conceptual hierarchical model of the coral reef environment to be linked to provide output maps at geomorphic zone and benthic community scales on coral reefs. The OBIA mapping accuracies were comparable with previously published work using other methods; however, the classes mapped were matched to a predetermined set of features on the reef.
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This paper outlines an automatic computervision system for the identification of avena sterilis which is a special weed seed growing in cereal crops. The final goal is to reduce the quantity of herbicide to be sprayed as an important and necessary step for precision agriculture. So, only areas where the presence of weeds is important should be sprayed. The main problems for the identification of this kind of weed are its similar spectral signature with respect the crops and also its irregular distribution in the field. It has been designed a new strategy involving two processes: image segmentation and decision making. The image segmentation combines basic suitable image processing techniques in order to extract cells from the image as the low level units. Each cell is described by two area-based attributes measuring the relations among the crops and weeds. The decision making is based on the SupportVectorMachines and determines if a cell must be sprayed. The main findings of this paper are reflected in the combination of the segmentation and the SupportVectorMachines decision processes. Another important contribution of this approach is the minimum requirements of the system in terms of memory and computation power if compared with other previous works. The performance of the method is illustrated by comparative analysis against some existing strategies.
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El presente trabajo describe una nueva metodología para la detección automática del espacio glotal de imágenes laríngeas tomadas a partir de 15 vídeos grabados por el servicio ORL del hospital Gregorio Marañón de Madrid con luz estroboscópica. El sistema desarrollado está basado en el modelo de contornos activos (snake). El algoritmo combina en el pre-procesado, algunas técnicas tradicionales (umbralización y filtro de mediana) con técnicas más sofisticadas tales como filtrado anisotrópico. De esta forma, se obtiene una imagen apropiada para el uso de las snakes. El valor escogido para el umbral es del 85% del pico máximo del histograma de la imagen; sobre este valor la información de los píxeles no es relevante. El filtro anisotrópico permite distinguir dos niveles de intensidad, uno es el fondo y el otro es la glotis. La inicialización se basa en obtener el módulo del campo GVF; de esta manera se asegura un proceso automático para la selección del contorno inicial. El rendimiento del algoritmo se valida usando los coeficientes de Pratt y se compara contra una segmentación realizada manualmente y otro método automático basado en la transformada de watershed. SUMMARY: The present work describes a new methodology for the automatic detection of the glottal space from laryngeal images taken from 15 videos recorded by the ENT service of the Gregorio Marañon Hospital in Madrid with videostroboscopic equipment. The system is based on active contour models (snakes). The algorithm combines for the pre-processing, some traditional techniques (thresholding and median filter) with more sophisticated techniques such as anisotropic filtering. In this way, we obtain an appropriate image for the use of snake. The value selected for the threshold is 85% of the maximum peak of the image histogram; over this point the information of the pixels is not relevant. The anisotropic filter permits to distinguish two intensity levels, one is the background and the other one is the glottis. The initialization is based on the obtained magnitude by GVF field; in this manner an automatic process for the initial contour selection will be assured. The performance of the algorithm is tested using the Pratt coefficient and compared against a manual segmentation and another automatic method based on the watershed transformation.
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Automatic segmentation and tracking of the coronary artery tree from Cardiac Multislice-CT images is an important goal to improve the diagnosis and treatment of coronary artery disease. This paper presents a semi-automatic algorithm (one input point per vessel) based on morphological grayscale local reconstructions in 3D images devoted to the extraction of the coronary artery tree. The algorithm has been evaluated in the framework of the Coronary Artery Tracking Challenge 2008 [1], obtaining consistent results in overlapping measurements (a mean of 70% of the vessel well tracked). Poor results in accuracy measurements suggest that future work should refine the centerline extraction. The algorithm can be efficiently implemented and its general strategy can be easily extrapolated to a completely automated centerline extraction or to a user interactive vessel extraction
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Despite the growth experienced by e-commerce in recent years, results in terms of adoption rates and revenue are still far from the predictions made a few years ago. In order to achieve the expected growth rates, characteristics of con-sumers have to be studied so that an offer adapted to the customers' needs may be developed. In recent years, various methods have been used to perform consumer segmentations. In this paper we have analyzed and classified the articles published on e-commerce segmentation according to five criteria: country, target audience, type of segmentation variables, objective of segmentation and influence of product types. The results of the analysis show a small number of papers, mainly empiri-cal, that have provided only partial conclusions. New research options are pro-posed in the final section.
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This paper proposes a new method, oriented to image real-time processing, for identifying crop rows in maize fields in the images. The vision system is designed to be installed onboard a mobile agricultural vehicle, that is, submitted to gyros, vibrations, and undesired movements. The images are captured under image perspective, being affected by the above undesired effects. The image processing consists of two main processes: image segmentation and crop row detection. The first one applies a threshold to separate green plants or pixels (crops and weeds) from the rest (soil, stones, and others). It is based on a fuzzy clustering process, which allows obtaining the threshold to be applied during the normal operation process. The crop row detection applies a method based on image perspective projection that searches for maximum accumulation of segmented green pixels along straight alignments. They determine the expected crop lines in the images. The method is robust enough to work under the above-mentioned undesired effects. It is favorably compared against the well-tested Hough transformation for line detection.