Segmentación de imágenes de cromatografía de suelos basado en el Algoritmo K-MEANS

Abstract

El procesamiento de imágenes digitales (PDI) nos permite la extracción de información de éstas, y dentro de esta disciplina la segmentación permite la identificación de las partes que lo constituyen. La segmentación de imágenes tiene aplicaciones en reconocimiento de patrones y sistemas de control de tráfico entre otros. La aplicación de la segmentación de imágenes digitales mediante técnicas de agrupamiento o no supervisadas, ha dado buenos resultados en la colaboración para el diagnóstico de ciertas enfermedades a través de imágenes médicas digitales. De manera análoga en el presente trabajo se plantea segmentación de imágenes de cromatografía de suelo, con el fin de colaborar en el diagnóstico del estado de los mismos. Existen distintas técnicas de segmentación de imágenes, en el presente trabajo se plantea un procedimiento de segmentación de imágenes de cromatografía de suelos basado en el algoritmo k-means. Este algoritmo permite dividir un conjunto de datos de entrada en subconjuntos (clusters), de tal manera que los elementos de cada subconjunto compartan cierto patrón, una o varias características a priori desconocidas. Este procedimiento, fue aplicado buscando la extracción de los segmentos correspondientes a las zonas central, interna, intermedia, externa y periférica que constituyen la estructura de un cromatograma, obteniendo los resultados esperados. En el presente trabajo también se plantea el prototipo de una aplicación móvil con el cual se pretende colaborar en el proceso de diagnóstico del estado de los suelos implementado el algoritmo planteado.