Glossary about Image Processing

2-D discrete convolution Image convolution. Convolución discreta 2D. Convolución de imágenes. Object detection with fixed object size. It can be generalized to get the orientation of the object. See also "Wavelet Transform".
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNThVjLHBdGg9vMflj_B7NG3u2MPAw%3A1575394862188&source=hp&ei=Lp7mXZjvCI6qa5-EnvgK&q=2-D+convolution+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=2-D+convolution+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...898.898..3699...1.0..0.65.65.1......0....2j1..gws-wiz.r6b7CHlQdLM&ved=0ahUKEwiYvo6Zg5rmAhUO1RoKHR-CB68Q4dUDCAU&uact=5
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNSWmPwf8Tbu3IvvZ3OIswdWa0P8xw%3A1575394906913&source=hp&ei=Wp7mXYu9NcLeavGZlcgN&q=image+convolution+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=image+convolution+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...801.801..1283...1.0..0.68.68.1......0....2j1..gws-wiz.Kc1furH9O9c&ved=0ahUKEwiL0riug5rmAhVCrxoKHfFMBdkQ4dUDCAU&uact=5
Absorción fotoeléctrica Liberación de electrón orbital por influencia de la radiación. En este proceso se absorbe completamente la energía del fotón.
ADN
ADS Ver "Angiografía digital por sustracción".
Aliasing (con imágenes) Efecto del muestreo insuficiente de la imagen. Es irreversible.
Angiografía Radiografía de contraste.
Angiografía Digital
Angiografía digital por sustracción (ADS) Ver "DSA".
Apertura Open. Consiste en aplicar a una imagen binaria B, con un mismo elemento estructural S, primero "Erosión", y a la imagen resultante se le aplica "Dilatación". La Apertura suaviza los contornos, suprime pequeñas islas e istmos de la imagen. Ejemplos de aplicación: TC Cerebral, corte histológico. Ver también "Cierre".
Augmented reality Realidad aumentada.
AVI "Audio Video Interleave". It uses "RIFF".
https://www.loc.gov/preservation/digital/formats/fdd/fdd000059.shtml
https://docs.microsoft.com/en-us/windows/win32/directshow/avi-file-format
https://en.wikipedia.org/wiki/Audio_Video_Interleave
https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_video_container_formats
Example in C++ to show the structure of an AVI file
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/show_RIFF_file_structure.cpp
Example in C++ to show the bytes of any file to investigate its format
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/showBytes.cpp
Axón Es la salida de la neurona. Ver "Dendrita" y w[k][i][j].
aleatoria, señal Se describe sólo en términos de probabilidades y estadísticos. Puede ser estacionaria o no estacionaria.
algoritmos de segmentación (de imágenes) Los algoritmos de segmentación operan sobre las variaciones de intensidad o de textura de la imagen mediante técnicas que incluyen la umbralización, crecimiento de regiones, estructuras (templates) deformables y técnicas de reconocimiento de patrones.
algoritmo grassfire Se usa en el "etiquetado de regiones conexas". [SÑMD, "segmentacion-SIM-2005-parte2.pdf", p. 2]
1. Se establece a 0 la esquina superior izquierda.
2. Para cada pixel ya etiquetado, se etiquetan los píxeles a la derecha e inferior (conectividad a 4):
a) Si no está etiquetado
[...]
b) Si ya está etiquetado
[...]
analizador de pulso Referido a gammacámara. Es un componente de la gammacámara. Discrimina eventos individuales. Se analiza toda la energía captada sumando los pulsos de salida de los fotomultiplicadores y analizando la suma por un circuito de umbral.
anisotrópico
autocorrelación, función de
autocorrelation
https://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation
BMP Image format without loss of information due to data compression. See also "WebP".
https://www.loc.gov/preservation/digital/formats/fdd/fdd000189.shtml
Examples with C++ code
http://xformulas.net/source_code/cpp/simple_BMP_24bits.cpp.php
http://xformulas.net/source_code/cpp/BmpImage.cpp.php
http://xformulas.net/source_code/cpp/BmpImageConvolution.cpp.php
http://xformulas.net/source_code/cpp/BmpImageFourierTransform.cpp.php
http://xformulas.net/source_code/cpp/captureFrame.cpp.php
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/BmpImageCosineTransform.cpp
bimodal Referido a histograma. Ver "histograma bimodal".
bioinstrumentación, sistema de
biopotenciales
bioseñales
borrosidad Ver "restauración de imagen".
CAD
CAS "Computer Assisted Surgery". Cirugía Asistida por Ordenador.
CAT "Computed Axial Tomography". Tomografía axial computarizada.
Cámara de Anger Ver Gammacámara.
CCD
Cierre Close. Consiste en aplicar a una imagen binaria B, con un mismo elemento estructural S, primero "Dilatación", y a la imagen resultante se le aplica "Erosión". El Cierre cierra pequeños canales y huecos de la imagen. Ejemplos de aplicación: TC Cerebral, corte histológico. El "Cierre" elimina el ruido de pimienta que presentan las imágenes segmentadas. Elemento estructurante puede ser de tamaño variable en tres dimensiones. Ver también "Apertura".
Clasificación Supervisada. No supervisada.
Clustering
CMAKE Facilita el proceso de compilación de manera independiente a la plataforma de trabajo. Windows: proyectos y espacios de trabajo de MSVC++, Borland C++ y NMake. Unix: makefiles. Programador: sólo ficheros .h y .cxx. Estructuras de directorios complejas, diferentes liberías. [SÑMD, "EntornoDeModeladoAnatomicoMayo2005.pdf", p. 11]
http://www.cmake.org
CMI "Cirugía Mínimamente Invasiva". Ej. Laparoscopia.
Coherent Scattering Un fotón colisiona con otra partícula, variando su dirección y perdiendo una pequeña cantidad de energía.
Compton Scattering En este caso el fotón no es absorbido, solo pierde parte de su energía a consta de la liberación de un electrón. Principal fuente de ruido.
Convolution Convolución. Ver "2-D Convolution".
https://en.wikipedia.org/wiki/Convolution
Cosine Transform, 2-D Discrete 2-D Discrete Cosine Transform (2D DCT). Transformada de Coseno Discreta 2D.
Example in C++ that calculates the direct Discrete Cosine Transform (DCT), the inverse DCT, and generates several images
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/BmpImageCosineTransform.cpp
Cosine Transform, 3-D Discrete 3-D Discrete Cosine Transform (3D DCT). Transformada de Coseno Discreta 3D.
CR Computed Radiography.
CT
CT "Computed Tomography". Tomografía computarizada.
CT "Cosine Transform".
chrominance Crominancia. Chrominances (Cr and Cb). See also "luminance" and "YCbCr".
Cr = kCr * (R - Y) + 128.0
Cb = kCb * (B - Y) + 128.0
kCr = 0.713 (ITU BT.601)
kCb = 0.564 (ITU BT.601)
ciclotrón Bombardeo de e+.
circularidad
coeficiente de difusión del calor [SÑMD, "EntornoDeModeladoAnatomicoMayo2005.pdf", p. 17]. Ver "aproximación de Perona y Malik".
coeficiente de reflexión
colimador Referido a gammacámara. Es un componente de la gammacámara. Discrimina los rayos gamma que no inciden perpendicularmente en el detector.
colisiones, detección de Referido a tecnologías de simulación (quirúrgica).
conectividad En relación con "crecimiento de regiones". Se habla de vecindad a 4 o a 8.
conexas (regiones)
contorno Un contorno es un conjunto de bordes interconectados, con continuidad. Un contorno puede ser interpretado como un camino a través de un grafo formado por la interconexión de elementos de borde.
contorno, método de obtención de Seguimiento de contornos. Conexión de bordes y búsqueda heurística de grafos.
contorno, seguimiento de El seguimiento de contornos se realiza por ordenamiento de bordes sucesivos.
Algoritmo [SÑMD, "segmentacion-SIM-2005-parte2.pdf", p. 15]
1. Empezar dentro de la región.
2. Si está dentro de la región de interés girar a la izquierda y avanzar. Si está fuera de la región de interés girar a la derecha y avanzar.
3. Continuar hasta volver al punto de origen.
convolución de imágenes Ver "2D discrete convolution".
convolución discreta 2-D 2D discrete Convolution. Convolución de imágenes. Detección de objetos con tamaño de objeto fijo. Puede ser generalizada para obtener la orientación del objeto. Ver también "Wavelet Transform".
convolución (referido a imágenes) Calcula el nuevo valor de cada pixel de la imagen a partir de los valores de los píxeles contenidos en una "ventana" (filtro) centrada en el píxel. El resultado de la convolución es la imagen filtrada. Ver "2D discrete convolution".
convolution, 2D discrete 2-D discrete convolution. La convolución de 2 imágenes "f" y "g" es otra imagen "c", c=Convolution(f,g). Se puede usar para filtrar imágenes, para detectar objetos de tamaño fijo, .... Se puede generalizar para obtener la orientación del objeto. Ver también "Wavelet Transform".
* f(m, n), imagen f, "m" en intervalo [0, Widthf-1], "n" en intervalo [0, Heightf-1]
* g(m, n), imagen g, "m" en intervalo [0, Widthg-1], "n" en intervalo [0, Heightg-1]. La segunda imagen, "g", con valores de píxeles en coma flotante, es llamada filtro, máscara, ventana, kernel, ...
* c(m, n) = Sum(Sum(f(m+i-gX0, n+j-gY0) * g(i, j), i=0..Widthg), j=0..Heightg)
Example written in C++ to calculate the convolution of a 24 bit BMP image with a filter.
http://xformulas.net/source_code/cpp/BmpImageConvolution.cpp.php
Before convolution

After convolution (factor=0.204654, offset=465) with Laplace filter
convolution, 3D discrete
correlación, coeficiente de
correlation
corriente iónica transmembránica
crecimiento de regiones Referido a algoritmos de segmentación. El crecimiento de las regiones se basa en localizar píxeles con intensidades similares. El proceso se inicia seleccionando un pixel (o un grupo de píxeles) que se denomina "semilla", que pertenece a la estructura de interés. Esta semilla puede ser seleccionada por el operador o automáticamente. En pasos sucesivos, se comparan los píxeles contiguos a la semilla y se añaden a la región de interés si cumplen la condición de una determinada función de uniformidad, criterio de homogeneidad o función de evaluación. El proceso depende de la función seleccionada. Hay que tener en cuenta la definición de conectividad. Se habla de vecindad a 4 o a 8. Un caso particular de crecimiento de regiones es el "etiquetado de regiones conexas".
cristal de centelleo Referido a gammacámara. Es un componente de la gammacámara. Transforma fotones gamma en fotones de luz.
criterio de uniformidad Ver "split and merge".
cronobioingeniería
cuantificación (bidimensional)
DCT "Discrete Cosine Transform". Transformada de coseno discreta. Ver "2-D Discrete Cosine Transform".
https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_cosine_transform
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNStyL1vwWuInJP4sJAliDuQsk7NMA%3A1575044001077&source=hp&ei=oUPhXebuAYbYaIW0tJgB&q=DCT+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=DCT+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...1177.7701..8485...1.0..0.95.398.5......0....2j1..gws-wiz.H5BDKz-2h7g&ved=0ahUKEwimw7-R6I_mAhUGLBoKHQUaDRMQ4dUDCAU&uact=5
Example in C++ that calculates the direct Discrete Cosine Transform (DCT), the inverse DCT, and generates several images
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/BmpImageCosineTransform.cpp
Dendrita Dendrite. Es una entrada de la neurona. Ver "Axón" y "w[k][i][j]".
DFT "Discrete Fourier Transform". Ver "2-D Discrete Fourier Transform".
DICOM "Digital Imaging and Communications in Medicine". Es un formato para el almacenamiento y transmisión de imágenes médicas. ¿Por qué surge DICOM? Tendencias hacia la digitalización del hospital, especialmente el diagnóstico por imagen. Necesidad de comunicaciones médicas, Telemedicina. Problema: heterogeneidad de equipos. Solución: estandarización de protocolos de comunicación y formatos de la información.
https://en.wikipedia.org/wiki/DICOM
Dilatación Sea B una imagen binaria. Se define un elemento estructural S, que es una imagen binaria de menor tamaño, y se establece uno de sus píxeles como origen de coordenadas (0, 0). Se define Sp como el resultado de aplicar a S un desplazamiento tal que su origen de coordenadas se situa sobre el punto p de B. La imagen resultado R de aplicar Dilatación a la imagen B con S, es 1 en los puntos p tales que la intersección de B con Sp es distinto de conjunto vacío, y 0 en el resto de puntos. Ver también "procesado morfológico".
Dispersión Compton Pérdida de parte de la energía del fotón cedida a electrones con enlaces débiles. Al ceder parte de su energía, como resultado se produce un fotón de dispersión que tiene una energía menor y una dirección de propagación distinta.
DO Densidad óptica. Fracción de luz que atraviesa la película.
Dosis Absorbida de Radiación (rad) Es una unidad que se usa para medir la intensidad de los rayos X. 1 rad es la radiación necesaria para que 0.01 julios de energía sean absorbidos por 1 kg de material. Depende del material utilizado.
DSA "Digital Substraction Angiography". Angiografía Digital por Substracción. Imágenes digitales obtenidas con contraste radioopaco. Imagen final como diferencia de dos imágenes. Radiación alta. Resolución espacial 0.1-0.5 mm.
depolarización Referido a potencial de acción.
descriptores de primer orden Momentos, momentos centrados, entropía.
desplazamiento de nivel Desplaza una ventana de grisis hacia valores superiores o inferiores, sin variar su anchura.
desviación estándar
detección de bordes 3D Se refiere a métodos de detección de bordes usando voxels en lugar de pixels. Permiten por ejemplo encontrar la localización de la membrana celular de una dendrita en una imagen 3D de tomografía de alta resolución.
detección de bordes, métodos de segmentación por Los métodos de detección de bordes se clasifican en: cálculo del gradiente máximo, paso por cero de la segunda derivada (ver "operadores laplacianos"), ver también "operadores estocásticos" que son menos sensibles al ruido. Un contorno o un borde de una región se define por el gradiente local de la intensidad del píxel. Se calcula el gradiente de la imagen (ver "gradiente"). Las técnicas de detección de bordes son rápidas y no requieren información a priori de la imagen. La segmentación basada únicamente en detectores de borde presenta un problema, puede no cerrar por completo algunas regiones del objeto. Los detectores de borde por gradiente buscan el máximo de gradiente. Un contorno es un conjunto de bordes interconectados, con continuidad. Ver también "contorno" y "métodos de obtención de contornos".
detección de ondas o templates Referido a ECG.
determinística, señal Señal que se describe por relaciones matemáticas explícitas.
diagnosis
diezmado
digitalización de imágenes
división y unión de regiones Ver "split and merge".
ECG Electrocardiograma.
ECO
Ecografía Resolución espacial de 5 mm hasta unos 2 mm.
EEG Electroencefalograma.
Efecto fotoeléctrico Un fotón choca con un electrón en la órbita, liberándolo. Como resultado, un electrón de otra órbita pasa a ocupar su lugar, liberando radiación característica.
Elementos Finitos, método de los "Finite Element Method".
EMG Electromiograma.
ENG Electroneurograma.
EOG Electrooculograma.
Erosión Sea B una imagen binaria. Se define un elemento estructural S, que es una imagen binaria de menor tamaño, y se establece uno de sus píxeles como origen de coordenadas (0, 0). Se define Sp como el resultado de aplicar a S un desplazamiento tal que su origen de coordenadas se situa sobre el punto p de B. La imagen resultado R de aplicar Erosión a la imagen B con S, es 1 en los puntos p tales que la intersección de B con Sp es Sp, y 0 en el resto de puntos. Ver también "procesado morfológico".
Extracción de característica Características espaciales. Bordes y contornos. Distribución espacial de los niveles de gris. Texturas. Características extraídas en el plano transformado. Se basan en el análisis de la distribución espacial de los niveles de gris (histograma). Consideramos que el nivel de gris es una variable aleatoria y efectuamos una descripción estadística de la imagen.
* x -> variable aleatoria del nivel de gris de cada pixel, siendo [0, L-1] los niveles posibles de gris
* El histograma de grises se expresa como una función de densidad de probabilidad f(x)
ecuación del calor Estado de la distribución del calor en un determinado tiempo. [SÑMD, "EntornoDeModeladoAnatomicoMayo2005.pdf", p. 17]. Ver "aproximación de Perona y Malik".
ecualización de histograma Transforma el histograma original de la imagen en un histograma plano (misma frecuencia de distribución de los niveles de grises). En el caso discreto, no se obtiene un histograma totalmente plano.
elemento estructural Ver "procesado morfológico".
entropía Entropy. [SÑMD, "segmentacion-SIM-2005-parte1.pdf", p. 15]
entropy Entropía.
https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_(information_theory)
ergódica, señal Las señales aleatorias estacionarias pueden ser ergódicas o no ergódicas. Ver "proceso ergódico".
error de cuantificación
espacio muestral El conjunto (infinito) de funciones del proceso aleatorio compone el espacio muestral x(t).
estímulo Referido a neurona.
estocástico Ver "proceso estocástico" y "operadores estocásticos".
estructuras (templates) deformables Referido a algoritmos de segmentación.
etiquetado de regiones conexas Es un caso particular de "crecimiento de regiones". Se pretenden obtener todas las regiones diferenciándolas mediante un índice. La homogeneidad se calcula sobre la intensidad de los píxeles ya incluidos en cada región. Ver "algoritmo grassfire".
FEM "Finite element method". Método de los elementos finitos.
Filtro paso alto de Laplace Intensificación de bordes. Realce de bordes. Simula la segunda derivada.
0.0 -1.0 0.0
-1.0 4.0 -1.0
0.0 -1.0 0.0
Filtro paso bajo Gaussiano 5x5
1 2 3 2 1
2 3 4 3 2
3 4 5 4 3
2 3 4 3 2
1 2 3 2 1
Finite Element Method Método de los elementos finitos.
Fluoroscopía Desde 1 mm hasta aproximadamente 0.3 mm. Intensificadores de imagen (referido a radiografía convencional).
Fluoroscopy
Fotodesintegración Ver "Producción de pares y Fotodesintegración".
Fourier Transform, 2-D Discrete 2-D Discrete Fourier Transform (2D DFT). Transformada de Fourier Discreta 2D.
Example written in C++ that calculates the direct Discrete Fourier Transform (DFT) and the inverse DFT.
http://xformulas.net/source_code/cpp/BmpImageFourierTransform.cpp.php
Images generated by BmpImageFourierTransform.cpp (factor=1.0, offset=0.0) with overflow (truncation with some (many) pixels when encoding to BMP format).
Original image

DFT real part

DFT imaginary part

DFT module

Reconstructed image from DFT
Fourier Transform, 3-D Discrete
Funciones de interpolación bidimensionales [SÑMD, "DigityVisualiz.pdf", p. 9]
feedback
filtrado de imagen Ver "2D discrete convolution".
filtrado de Roberts
Máscara
0 0 0
1 0 -1
0 0 0
Máscara
0 1 0
0 0 0
0 -1 0
filtros de gradiente Detectan zonas de la imagen donde hay cambio del nivel de gris. Son filtros de gradiente las Máscaras de Sobel.
filtros de Sobel O máscaras de Sobel.
Una filtro de Sobel 3x3
-1 -2 -1
0 0 0
1 2 1
Otro filtro de Sobel 3x3
-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1
filtro anisotrópico de difusión
filtro de imagen Hay filtros suavizantes, realzantes, diferenciales. Ver "2D discrete convolution".
filtro de intervalos de confianza
filtro de mediana Es un filtrado no lineal. Eliminación de ruido impulsivo. Consiste en asignar a cada pixel la mediana de los valores de los píxeles de la ventana. El filtro de mediana no difumina los bordes de las regiones mayores que la ventana, pero suaviza pequeñas variaciones de textura.
filtro diferencial Por ejemplo, filtro de gradiente.
filtro paso alto Intensificación de bordes.
-1 -1 -1
-1 n^2-1 -1
-1 -1 -1
En el dominio transformado consiste en la eliminación de las componentes de frecuencias en el interior de una cierta bola de centro Kx=Ky=0 y radio R.
filtro paso bajo Suavizado de contrastes. Eliminación de ruido.
1 1 1
1 1 1
1 1 1
En el dominio transformado consiste en la eliminación de las componentes de frecuencias fuera de una cierta bola de centro Kx=Ky=0 y radio R.
filtro realzante Por ejemplo, filtro paso alto.
filtro suavizante Por ejemplo, filtro paso bajo y filtro mediana.
fotomultiplicador Referido a gammacámara. Es un componente de la gammacámara.
fotones gamma
frecuencia espacial Número de ciclos por unidad de longitud.
función de homogeneidad Ver "crecimiento de regiones".
función de uniformodad Ver "crecimiento de regiones".
fusión de imágenes
Gammacámara Componentes de la gammacámara: colimador, cristal de centelleo, fotomultiplicador, cálculo de coordenadas y analizados de pulso. Sirve para determinar la distribución en el espacio de la fuente de radiación y obtener imágenes estáticas y dinámicas.
Gray 1 Gray (Gy) corresponde a 100 rad.
Gy Ver "Gray".
generación de imagen médica por emisión Fuente de radiación interna inducida artificialmente (ej: medicina nuclear) o natural (ej: termografía).
generación de imágen médica por transmisión Irradiación de la zona de interés y estudio de su interacción con la materia biológica (Ej: rayos X).
gradiente Primera derivada de la imagen. Aproximación [SÑMD, "segmentacion-SIM-2005-parte2.pdf", p. 9]. Con imágenes, los "operadores de gradiente" se basan en la convolución de la imagen con una serie de máscaras que determinan el gradiente. Ver "operadores de gradiente".
grafo
grassfire Ver "algoritmo grassfire".
Hough transform Transformada de Hough. See also "Wavelet Transform".
Huffman code, canonical A canonical Huffman code can be described completely with the number of bits (for example, from 1 to 16) for each symbol (each symbol can be a byte value in [0, 255] in the input data). This is the information found in the JPEG files to describe the Huffman code used to generate the image. In the JPEG image there is not written the bit code for each symbol (byte). All the information about the Huffman code used in a JPEG image is in the data of the "Define Huffman Table" markers (DHT). See also "M_DHT".
Huffman coding See also "JPEG".
https://en.wikipedia.org/wiki/Huffman_coding
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNR4VtceC2GkLZM_JHKbcFibojbZ0g%3A1576017890959&source=hp&ei=4h_wXeH0N8uAaZiHu6gE&q=Huffman+coding+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=Huffman+coding+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...1417.1417..4324...1.0..0.73.73.1......0....2j1..gws-wiz.CMXdkBb4HXs&ved=0ahUKEwjh7bCUlKzmAhVLQBoKHZjDDkUQ4dUDCAU&uact=5
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNSz6t0w7vSDAF3_NKI3Ytr3rzimtA%3A1576018021682&source=hp&ei=ZSDwXY69J4O6aZa4kqAN&q=Huffman+algorithm+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=Huffman+algorithm+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...1371.1371..2842...1.0..0.75.75.1......0....2j1..gws-wiz.bLWjU9BJHcw&ved=0ahUKEwjOg9zSlKzmAhUDXRoKHRacBNQQ4dUDCAU&uact=5
Example in C++ of Huffman encoder/decoder (it can be used to compress files) (NEW 2020-05-04)
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/HuffmanCoder.cpp
Huffman Table See "JPEG markers" and "M_DHT" (DHT marker).
heurística, búsqueda
histograma El histograma de niveles de gris hf(z) de una imagen representa la frecuencia [cantidad de pixels] de cada valor de gris z en la imagen. Es una matriz unidimensional de L elementos, donde L el número de niveles de gris.
histograma bimodal Se puede separar el fondo de la imagen. Hay un nivel de gris T que permite separar el objeto del fondo.
histograma, ecualización de Ver "ecualización de histograma".
Imagen Molecular
Image file formats
https://en.wikipedia.org/wiki/Image_file_formats
IRM
ITK "Insight Toolkit". Librería en C++ y multiplataforma para Segmentación y Registro de imágenes médicas. Subvencionado por la National Library of Medicine. Febrero 2002 primera versión. Estructuras de datos: Imágenes de cualquier dimensión y tipo de datos. Mallas de cualquier tipo de datos. Procesamiento paralelo (Multi-Threaded). Ver "simulador virtual laparoscópico".
http://www.itk.org
imagen 3D
imagen anatómica o funcional
imagen de proyección (sombra) Ver también "imagen tomográfica".
imagen funcional
imagen médica Representación espacial en forma de imagen de la distribución de una o más propiedades físicas dentro del cuerpo humano.
imagen médica, generación Estudio de la interacción de un tipo de radiación al atravesar el tejido humano.
imagen médica, técnicas de generación de Por transmisión y por emisión.
imagen tomográfica (cortes) Ver también "imagen de proyección".
image convolution Convolución de imágenes. Ver "2D discrete convolution".
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNTwEIsIHLGoYRQPRy1sZDag1wKYDA%3A1568011686261&source=hp&ei=pvV1XbfqDc2blwSZopPQDg&q=image+convolution+site%3Aedu&oq=image+convolution+site%3Aedu&gs_l=psy-ab.3...1363.1363..3182...0.0..0.61.61.1......0....2j1..gws-wiz.PSIOrTgoXzo&ved=0ahUKEwi31b7cksPkAhXNzYUKHRnRBOoQ4dUDCAU&uact=5
infrarrojo
intensidad de los rayos X Se expresa en 2 unidades posibles: Roentgen (R) y "Dosis Absorbida de Radiación" (rad).
intensificación de imágenes Intentamos mejorar la calidad de la imagen. Mejora subjetiva de la imagen (contraste, bordes, etc.). Tipos de operaciones: operaciones puntuales, algegráicas, geométricas, globales o de transformación.
intensificación local de contraste Cierre de ventana. Reparto todo el rango de grises en un segmento estrecho de valores de la imagen.
interpolación 3 tipos de interpolación:
* vecino más próximo
* lineal
* splines
interpolación lineal
interpolación sin pérdidas (matemática) [SÑMD, "DigityVisualiz.pdf", p. 8] Ver "funciones de interpolación bidimensionales".
interpolación splines
isla
isótopos Átomos de igual número atómico y diferente número de neutrones.
istmo
itkMesh
JPEG Why JPEG? Because it uses Huffman codes and DCT, the foundation to create video streaming efficiently. It is not very efficient to send uncompressed image frames. Think about the amount of memory required to store a Full HD (1920x1080) image frame with 24 or more bits per pixel. The Huffman codes also can be used to compress audio and any file. The DCT allows frequency selection. The DCT frequency coefficients that do not contain useful information, can be sent or stored with fewer bits, or eliminated.
https://en.wikipedia.org/wiki/JPEG
https://www.w3.org/Graphics/JPEG
https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_video_container_formats
Example in C++ to show the structure of some JPEG files (NEW 2020-05-08)
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/show_jpeg_file_structure.cpp
JPEG JFIF
https://www.loc.gov/preservation/digital/formats/fdd/fdd000018.shtml
JPEG markers Main JPEG markers. All the JPEG markers found in an example JPEG image generated by Windows Paint saving a Full HD (1920x1080) BMP image (RGB 24 bits) as JPEG picture. SOI, APP0, SOF0, DQT, DHT, SOS and EOI.
Start of Image (M_SOI)
Application Data (M_APP0)
Define Quantization Table (M_DQT)
Define Quantization Table (M_DQT)
Start of Frame (M_SOF0)
Define Huffman Table (M_DHT)
Define Huffman Table (M_DHT)
Define Huffman Table (M_DHT)
Define Huffman Table (M_DHT)
Start of Scan (M_SOS)
End of Image (M_EOI)
JPEG quantization tables From an example JPEG image (Windows Paint) after move the bytes to natural order. See "M_DQT".
Quantization Tables Data (M_DQT)
prec : 0 (8 bits)
num_quant_tbl : 0
{2, 1, 1, 2, 3, 5, 6, 7,
1, 1, 2, 2, 3, 7, 7, 7,
2, 2, 2, 3, 5, 7, 8, 7,
2, 2, 3, 3, 6, 10, 10, 7,
2, 3, 4, 7, 8, 13, 12, 9,
3, 4, 7, 8, 10, 12, 14, 11,
6, 8, 9, 10, 12, 15, 14, 12,
9, 11, 11, 12, 13, 12, 12, 12}
prec : 0 (8 bits)
num_quant_tbl : 1
{2, 2, 3, 6, 12, 12, 12, 12,
2, 3, 3, 8, 12, 12, 12, 12,
3, 3, 7, 12, 12, 12, 12, 12,
6, 8, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12}
The following are the bytes of the first table (num_quant_tbl = 0) in zigzag-order written in the example JPEG file.
{2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 5,
3, 3, 3, 3, 3, 6, 4, 4,
3, 5, 7, 6, 7, 7, 7, 6,
7, 7, 8, 9, 11, 9, 8, 8,
10, 8, 7, 7, 10, 13, 10, 10,
11, 12, 12, 12, 12, 7, 9, 14,
15, 13, 12, 14, 11, 12, 12, 12}
The following are the bytes of the second table (num_quant_tbl = 1) in zigzag-order written in the example JPEG file.
{2, 2, 2, 3, 3, 3, 6, 3,
3, 6, 12, 8, 7, 8, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12}
Example in C++ to show the structure of some JPEG files (NEW 2020-05-08)
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/show_jpeg_file_structure.cpp
JPEG quantization tables From jcparam.c included in jpegsrc.v9c.tar.gz: "These are the sample quantization tables given in JPEG spec section K.1. The spec says that the values given produce "good" quality, and when divided by 2, "very good" quality."
static const unsigned int std_luminance_quant_tbl[DCTSIZE2] = {
16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61,
12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55,
14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56,
14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62,
18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77,
24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92,
49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101,
72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99
};
static const unsigned int std_chrominance_quant_tbl[DCTSIZE2] = {
17, 18, 24, 47, 99, 99, 99, 99,
18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99,
24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99,
47, 66, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,
99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99
};
https://ijg.org/
See also emit_dqt() from jcmarker.c included in jpegsrc.v9c.tar.gz.
See also get_dqt() from jdmarker.c included in jpegsrc.v9c.tar.gz.
JPG See "JPEG".
jpeg_natural_order matrix From jutils.c included in jpegsrc.v9c.tar.gz.
const int jpeg_natural_order[DCTSIZE2+16] = {
0, 1, 8, 16, 9, 2, 3, 10,
17, 24, 32, 25, 18, 11, 4, 5,
12, 19, 26, 33, 40, 48, 41, 34,
27, 20, 13, 6, 7, 14, 21, 28,
35, 42, 49, 56, 57, 50, 43, 36,
29, 22, 15, 23, 30, 37, 44, 51,
58, 59, 52, 45, 38, 31, 39, 46,
53, 60, 61, 54, 47, 55, 62, 63,
63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, /* extra entries for safety in decoder */
63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63
};
https://ijg.org/
Laparoscopia
Lempel-Ziv algorithm Lossless data compression algorithm.
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNT7lrWWjxyPar6ngPbnUqzvEfSofw%3A1576018952221&source=hp&ei=CCTwXYCRC4e4a_7xlNgI&q=Lempel-Ziv+algorithm+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=Lempel-Ziv+algorithm+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...1458.6895..8515...1.0..0.159.1605.22j1......0....2j1..gws-wiz.......35i39j0i22i30j0i22i10i30.9JhUOyb-6Ds&ved=0ahUKEwiAtbeOmKzmAhUH3BoKHf44BYsQ4dUDCAU&uact=5
https://es.wikipedia.org/wiki/LZW
laparoscópico, simulador virtual Herramienta para la creación, mediante un proceso semiautomático, de modelos 3D de estructuras anatómicas a partir de estudios volumétricos de imagen médica. Dichos modelos tienen como objetivo su inclusión en un entorno de simulación y planificación quirúrgica.
* Librerías de libre distribución y de código abierto:
- ITK (Insight Toolkit). Ver "ITK".
- VTK (Visualization Toolkit). Ver "VTK".
- FLTK (Fast Light Toolkit) http://www.fltk.org
* CMake http://www.cmake.org
* MSVC++
[SÑMD, "EntornoDeModeladoAnatomicoMayo2005.pdf", p. 7]
laplaciano Ver "operadores laplacianos".
luminance Luminancia. Y. See also "chrominance" and "YCbCr".
For each RGB pixel we can use the following formula (ITU BT.601).
Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
luz visible
Malik Ver "aproximación de Perona y Malik".
Mammography
Marching Cubes
Medicina Nuclear Es un ejemplo de técnica de generación de imagen médica por emisión. Modalidades: Tomografía por emisión de fotones simples (SPECT), Tomografía por emisión de positrones (PET). La imagen se forma detectando la emisión de rayos gamma de un determinado radiofármaco administrado al paciente. Imagen de proyección por emisión (isótopos radioactivos) que representa el número de fotones gamma emitidos. Poca resolución espacial (3-9 mm).
MN Resolución espacial 3-9 mm.
MP3 Audio format with irreversible loss of information due to data compression. See also "WAV".
https://en.wikipedia.org/wiki/MP3
MRI Resolución espacial desde 3 mm hasta aproximadamente 1 mm.
M_APP0 APP0 marker. "Application Data" 0 marker (JPEG).
Data found in the example JPEG image with this marker:
identifier : JFIF
version : 1.1
units : 1
xdensity : 96
ydensity : 96
xthumbnail : 0
ythumbnail : 0
M_DHT DHT marker. "Define Huffman Table" marker (JPEG). 4 Huffman tables (0..3) (2 DC, 2 AC). See also "Huffman coding".
Data found in the example JPEG image with this marker for the first Huffman table (there are 4 Huffman tables in the example JPEG image):
Huffman Tables Data (M_DHT)
ttype : 0 (DC)
num_huff_tbl : 0
vbits[1] = 0 // indicates 0 symbols with code of length 1 bit
vbits[2] = 1 // indicates 1 symbol with code of length 2 bits
vbits[3] = 5 // indicates 5 symbols with codes of length 3 bits
vbits[4] = 1 // indicates 1 symbol with code of length 4 bits
vbits[5] = 1 // indicates 1 symbol with code of length 5 bits
vbits[6] = 1 // indicates 1 symbol with code of length 6 bits
vbits[7] = 1 // indicates 1 symbol with code of length 7 bits
vbits[8] = 1 // indicates 1 symbol with code of length 8 bits
vbits[9] = 1 // indicates 1 symbol with code of length 9 bits
vbits[10] = 0 // indicates 0 symbols with code of length 10 bits
vbits[11] = 0 // ...
vbits[12] = 0
vbits[13] = 0
vbits[14] = 0
vbits[15] = 0 // ...
vbits[16] = 0 // indicates 0 symbols with code of length 16 bits
vhuffValues[0] = 0 // symbol with length 2 bits (vbits[2] = 1)
vhuffValues[1] = 1 // symbol with length 3 bits (vbits[3] = 5) // byte with value 1 (0x01) is encoded with a code of length 3 bits
vhuffValues[2] = 2 // symbol with length 3 bits (vbits[3] = 5) // byte with value 2 (0x02) is encoded with a code of length 3 bits
vhuffValues[3] = 3 // symbol with length 3 bits (vbits[3] = 5) // ...
vhuffValues[4] = 4 // symbol with length 3 bits (vbits[3] = 5)
vhuffValues[5] = 5 // symbol with length 3 bits (vbits[3] = 5) // byte with value 5 (0x05) is encoded with a code of length 3 bits
vhuffValues[6] = 6 // symbol with length 4 bits (vbits[4] = 1)
vhuffValues[7] = 7 // symbol with length 5 bits (vbits[5] = 1)
vhuffValues[8] = 8 // symbol with length 6 bits (vbits[6] = 1)
vhuffValues[9] = 9 // symbol with length 7 bits (vbits[7] = 1)
vhuffValues[10] = 10 // symbol with length 8 bits (vbits[8] = 1)
vhuffValues[11] = 11 // symbol with length 9 bits (vbits[9] = 1)
M_DQT DQT marker. "Define Quantization Table" marker (JPEG). 2 quantization tables (luminance and chrominance) or more (up to 4, 0..3).
Data found in the example JPEG image with this marker (after convert the tables to natural order):
prec : 0 (8 bits)
num_quant_tbl : 0
{2, 1, 1, 2, 3, 5, 6, 7,
1, 1, 2, 2, 3, 7, 7, 7,
2, 2, 2, 3, 5, 7, 8, 7,
2, 2, 3, 3, 6, 10, 10, 7,
2, 3, 4, 7, 8, 13, 12, 9,
3, 4, 7, 8, 10, 12, 14, 11,
6, 8, 9, 10, 12, 15, 14, 12,
9, 11, 11, 12, 13, 12, 12, 12}
prec : 0 (8 bits)
num_quant_tbl : 1
{2, 2, 3, 6, 12, 12, 12, 12,
2, 3, 3, 8, 12, 12, 12, 12,
3, 3, 7, 12, 12, 12, 12, 12,
6, 8, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12}
NOTE: To get the quantization tables used in a particular jpeg file we convert the byte stream of the tables from zigzag-order to natural order using "jpeg_natural_order matrix". See get_dqt() from jdmarker.c included in jpegsrc.v9c.tar.gz.
jdmarker.c:
595: /* We convert the zigzag-order table to natural array order. */
596: quant_ptr->quantval[natural_order[i]] = (UINT16) tmp;
https://ijg.org/
The following are the bytes of the first table (num_quant_tbl = 0) in zigzag-order written in the file.
{2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 5,
3, 3, 3, 3, 3, 6, 4, 4,
3, 5, 7, 6, 7, 7, 7, 6,
7, 7, 8, 9, 11, 9, 8, 8,
10, 8, 7, 7, 10, 13, 10, 10,
11, 12, 12, 12, 12, 7, 9, 14,
15, 13, 12, 14, 11, 12, 12, 12}
The following are the bytes of the second table (num_quant_tbl = 1) in zigzag-order written in the file.
{2, 2, 2, 3, 3, 3, 6, 3,
3, 6, 12, 8, 7, 8, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12,
12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12}
M_EOI EOI marker. "End of Image" marker (JPEG). Only 1 byte.
M_SOF0 SOF0 marker. "Start of Frame" 0 marker (JPEG).
Data found in the example JPEG image with this marker:
data_precision : 8
jpeg_width : 1920
jpeg_height : 1080
num_components : 3
component_id : 1
h_samp_factor : 2
v_samp_factor : 2
quant_tbl_no : 0
component_id : 2
h_samp_factor : 1
v_samp_factor : 1
quant_tbl_no : 1
component_id : 3
h_samp_factor : 1
v_samp_factor : 1
quant_tbl_no : 1
M_SOI SOI marker. "Start of Image" marker (JPEG). Only 1 byte.
M_SOS SOS marker. "Start of Scan" marker (JPEG). Contain the image data encoded.
magnificación Aumento de tamaño de la imagen usando interpolación de píxeles.
malla
malla superficial Ver también "Marching Cubes".
malla, optimización de Diezmado y Suavizado.
masa-muelle Referido a modelo deformable.
máscara Ver "filtro de imagen".
máscaras de Sobel Ver "filtros de Sobel".
máscara binaria
máscara binaria anular de radio R
media
mediana La mediana de un conjunto de valores se calcula ordenando dichos valores de menor a mayor y cogiendo el valor que queda en el centro si el número de elementos es impar, o la media aritmética entre los dos elementos centrales si el número de elementos es par.
membrana celular Referido a neurona animal. La forma de la membrana celular de una dendrita y otra información determinan el valor del peso w[k][i][j] de esa dendrita. Ver "detección de bordes 3D".
merge Ver "split and merge".
microarrays de ADN
moda
modelo deformable Masa-muelle, Elementos Finitos.
momentos [SÑMD, "segmentacion-SIM-2005-parte1.pdf", p. 15] Ej: media m1
momentos centrados [SÑMD, "segmentacion-SIM-2005-parte1.pdf", p. 15] Ej: varianza mu2
morfológico Ver "procesado morfológico".
mosaico Imagen sobresegmentada. Ver algoritmo de Watershed.
muestreo
muestreo geométrico
muestreo suficiente Tomar por eje el doble de muestras que la frecuencia mayor que contiene la imagen. Frecuencia de Nyquist, Dx <= 1/2*fc
muestreo suficientemente denso El criterio de densidad suficiente siempre es relativo a al frecuencia espacial de la imagen. El tamaño del pixel habrá de ser menor que el detalle más pequeño de la imagen. Todas las imágenes tienen un contenido acotado de frecuencias.
multiespectrales, técnicas Se basan en usar combinaciones de imágenes de diversas fuentes.
multimodalidad Registro y fusión de imágenes médicas.
N Neutrones en núcleo atómico.
Nyquist, frecuencia de Para imágenes. Tomar por eje el doble de muestras que la frecuencia mayor que contiene la imagen. Dx <= 1/2*fc. Si no se una frecuencia mayor o igual que la de Nyquist, se produce el fenómeno del Aliasing.
núcleo atómico Está formado por protones (Z es el número atómico) y neutrones (N), siendo la suma A "la masa atómica".
OpenCV
https://opencv.org/
https://docs.opencv.org/3.4.3/
https://docs.opencv.org/3.4.3/d8/dfe/classcv_1_1VideoCapture.html Class cv::VideoCapture
https://docs.opencv.org/3.4.3/d3/d63/classcv_1_1Mat.html Class cv::Mat
cv::VideoCapture camera(index);
if (!camera.isOpened()) {
//return 1;
}
camera.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, dwidth);
camera.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, dheight);
cv::Mat frame;
camera >> frame;
https://docs.opencv.org/3.4.3/dc/d84/group__core__basic.html Type cv::Vec3b
for (std::size_t yy = 0; yy < frame.rows; yy++) {
for (std::size_t xx = 0; xx < frame.cols; xx++) {
rows[yy].pixels[xx].B = frame.at<cv::Vec3b>(frame.rows - 1 - yy, xx)[0];
rows[yy].pixels[xx].G = frame.at<cv::Vec3b>(frame.rows - 1 - yy, xx)[1];
rows[yy].pixels[xx].R = frame.at<cv::Vec3b>(frame.rows - 1 - yy, xx)[2];
}
}
Example with C++ code that captures an image from a connected camera (webcam) and stores it in a 24 bit BMP file
http://xformulas.net/source_code/cpp/captureFrame.cpp.php
object detection
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNQ4hdXrEs0OckieasiyhFFNO31uXw%3A1575395848768&source=hp&ei=CKLmXZCVLP3Kgwe-8IyADA&q=object+detection+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=object+detection+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...776.776..2790...1.0..0.68.68.1......0....2j1..gws-wiz.Te8n_vqy84M&ved=0ahUKEwiQucbvhprmAhV95eAKHT44A8AQ4dUDCAU&uact=5
operaciones algebraicas (sobre imágenes) Adición, sustracción, multiplación por escalares, ... Operaciones entre imágenes completas, implementadas píxel a píxel.
operaciones compuestas Referido a procesado morfológico. Ejemplos de operaciones compuestas son "Apertura" y "Cierre".
operaciones globales Filtrado. Paso bajo, paso alto, mediana.
operaciones locales Calculan el nuevo valor de un píxel usando los valores de los píxeles contenidos en una "ventana".
operaciones puntuales (sobre imágenes) Biunívocas: pixel a pixel. Modificación del Histograma. Desplazamiento de nivel.
operadores de gradiente [SÑMD, "segmentacion-SIM-2005-parte2.pdf", p. 11] Máscaras perpendiculares. Para obtener la magnitud y dirección del gradiente.
Máscara Gx (Hx)
-1 0 1
-sqrt(2) 0 sqrt(2)
-1 0 1
Máscara Gy (Hx)
-1 -sqrt(2) -1
0 0 0
1 sqrt(2) 1
operadores de gradiente Prewitt Filtro de gradiente. 8 máscaras rotadas, una en cada dirección del espacio.
Máscara (0)
-1 0 1
-1 0 1
-1 0 1
Máscara (1)
0 1 1
-1 0 1
-1 -1 0
Máscara (2)
1 1 1
0 0 0
-1 -1 -1
Máscara (3)
1 1 0
1 0 -1
0 -1 -1
Máscara (4)
1 0 -1
1 0 -1
1 0 -1
Máscara (5)
0 -1 -1
1 0 -1
1 1 0
Máscara (6)
-1 -1 -1
0 0 0
1 1 1
Máscara (7)
-1 -1 0
-1 0 1
0 1 1
operadores de gradiente Roberts
Matriz h1
1 0
0 -1
Matriz h2
0 1
-1 0
operadores de gradiente Sobel
Matriz h1
1 2 1
0 0 0
-1 -2 -1
Matriz h2
0 1 2
-1 0 1
-2 -1 0
Matriz h3
-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1
[...]
hasta matriz h8
operadores de paso por cero de la segunda derivada Si los detectores de borde por gradiente buscan el máximo de gradiente, estos detectores se basan en el paso por 0 de la segunda derivada. Son de este tipo los operadores laplacianos discretos.
operadores estocásticos Se basan en máscaras específicas. Son menos sensibles al ruido que otros operadores.
operadores giratorios En vez de usar dos máscaras en direcciones perpendiculares y con ellas obtener la magnitud y dirección del gradiente, podemos usar una máscara por cada dirección en pasos de 45 grados. Para ello, a partir de una de las máscaras para el cálculo del gradiente, Gx, vamos rotando en sentido contrario a las agujas del reloj, y obtenemos ocho máscaras. La convolución con cada una de ellas da el gradiente en una dirección. Así, en cada punto, el módulo del gradiente G es el máximo de los obtenidos. La dirección del gradiente es la de la máscara que dé el gradiente.
operadores laplacianos Paso por cero de la segunda derivada.
operadores laplacianos discretos Se basan en el paso por cero de la segunda derivada. Son muy sensibles al ruido.
Matriz
0 -1 0
-1 4 -1
0 -1 0
Matriz
-1 -1 -1
-1 8 -1
-1 -1 -1
Matriz
1 -2 1
-2 4 -2
1 -2 1
operador isotrópico
PE Proceso estocástico.
PET Ver "Tomografía por emisión de positrones".
Perona y Malik, aproximación de La imagen suavizada es la solución de la ecuación del calor. El coeficiente de difusión del calor se hace depender de una función de estimación de bordes (p. e. Sobel). Tiempo de difusión: compromiso entre eliminación de ruido y desaparición de bordes de la imagen.
Producción de pares y Fotodesintegración El fotón es absorbido por el núcleo, y convertido en un par electrón-positrón o bien un neutrón o protón es arrancado del mismo. Solo para muy altas energías. Energía mayor de 1.02 MeV.
patrones, reconocimiento de Detección de objetos concretos.
perfil de una imagen Representación gráfica unidimensional de los valores de intensidad de una imagen [de niveles de gris] en una determinada dirección.
photomultiplier
pimienta Ver "ruido de pimienta".
pixel
planificación quirúrgica
post intensificada, imagen
potenciales evocados Referidos a electroencifalograma.
potencial de acción
potencial de reposo (de la membrana celular) Aproximadamente -70 mV.
potencial restante Referido a potencial de acción.
pre intensificada, imagen
primera derivada (de una imagnen)
procesado morfológico El procesado morfológico resuelve problemas de análisis de formas. A las operaciones clásicas de conjuntos (unión, intersección y complemento), se añaden dos operaciones (erosión y dilatación). Dichas operaciones definen nuevas imágenes a partir de la imagen de partida y de un elemento estructural. Ver "Erosión" y "Dilatación". El procesado morfológico define operaciones por composición de las anteriores, "operaciones compuestas".
proceso ergódico Sus propiedades estadísticas pueden determinarse a partir de una única función del proceso. Normalmente no disponemos de todo el espacio muestral, únicamente disponemos de una función. Al asumir ergodicidad, se define el proceso estocástico a partir de una función.
proceso estacionario Es un tipo de proceso estocástico. Sus propiedades estadísticas (ej.: media, desviación estándar) no son función del tiempo; x(t) es estacionario si x(t) y x(t+a), para todo "a", son idénticos en términos estadísticos.
proceso estocástico
proceso puntual Serie de eventos discretos.
promediado de imágenes múltiples Permite reducir el ruido incorrelado.
propagación del potencial de acción Las neuronas tienen la capacidad de enviar a grandes distancias señales eléctricas, los potenciales de acción, (que codifican la información a transmitir), a través de su axón memdiante mecanismos regenerativos que impiden su atenuación con la distancia. Hay un modelo eléctrico para la propagación del potencial de acción.
proyección
QRS
R Ver "Roentgen".
Radiografía Desde 0.5 mm hasta aproximadamente 0.1 mm.
Radiografía Digital (RD)
Radiografía de contraste Ver "Angiografía".
Radiología Computerizada
Radiología Digital Resolución espacial 0.1-0.5 mm. Aproximadamente a partir de los años 60.
Radiología (placas) Resolución espacial 0.1 mm.
Radon Transform The Radon transform is useful in Computed Axial Tomography (CAT scan), barcode scanners, electron microscopy of macromolecular assemblies like viruses and protein complexes, reflection seismology and in the solution of hyperbolic partial differential equations. See also "Wavelet Transform".
https://en.wikipedia.org/wiki/Radon_transform
Rayos Gamma
Rayos X Es un ejemplo de técnica de generación de imagen médica por transmisión. Modalidades: Angiografía, Tomografía Axial Computerizada (TAC), radiografía digital, angiografía digital por sustracción (ADS). Tiene el problema de superposición de estructuras. Röntgen recibió el premio Nobel en 1901.
Rayos X, interacción con la materia de los "Coherent Scattering", "Efecto fotoeléctrico", "Compton Scattering", "Producción de pares y Fotodesintegración".
RD Radiología Digital.
Realidad Virtual Virtual Reality (VR).
Realidad Virtual, simulador de
Resonancia Magnética
RGB Red Green Blue.
RIFF "Resource Interchange File Format".
https://www.loc.gov/preservation/digital/formats/fdd/fdd000025.shtml
https://en.wikipedia.org/wiki/Resource_Interchange_File_Format
Example in C++ that shows the structure of RIFF files (AVI, WAV, WebP, ...)
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/show_RIFF_file_structure.cpp
RM Resonancia Magnética. Resolución espacial 1-2.5 mm.
RMN
Roentgen (R) Es una unidad que se usa para medir la intensidad de los rayos X. Se define como el número total de pares iónicos producidos en 1 cm^3 de aire en condiciones estándar. Otra unidad para medir la intensidad de los rayos X es la "Dosis Absorbida de Radiación" (rad).
RX
rad Ver "Dosis Absorbida de Radiación".
radioactividad
radiofármaco Se una en medicina nuclear. Emite rayos gamma (100-400 keV). Compuestos de moléculas (fármacos) en las que se integran radionúclidos.
radioisótopos artificiales
radionúclido Isótopos radioactivos cuyo proceso de desintegración genera emisión de energía. Se genera con reactor (bombardeo de neutrones) o ciclotrón (bombardeo de e+).
* Emisiones de fotones simples (rayos alfa, beta, gamma)
* Emisiones de positrones (e+)
rayos gamma, interacción con la materia Absorción fotoeléctrica, dispersión Compton, producción de pares electrón-positrón. En tejidos blandos el efecto mayor es la dispersión Compton. No hay apenas atenuación por absorción.
reactor nuclear Bombardeo de neutrones.
realidad aumentada Augmented reality.
reconstrucción 3D, técnicas de
reconstrucción de imágenes
renderizado
repolarización Referido a potencial de acción.
resolución de contraste Medida de diferencias de intensidad en la imagen. Número de bits por pixel (niveles de gris en la imagen). Un objeto será visible si tiene suficiente contraste con los objetos vecinos. Cada modalidad de imágenes produce contrastes distintos, según ciertas características de cada tejido. La capacidad de distinguir pequeñas diferencias de intensidad en la imagen.
resolución espacial Grado de detalle de la imagen. Medida de cómo un tipo de imagen permite distinguir puntos cercanos en el objeto original. Número de pixels por área. La capacidad de distinguir puntos cercanos de interés del objeto original. Mide el máximo grado de detalle de la imagen que podemos manejar.
restauración (de imágen) Reconstrucción de la imagen por una degradación conocida, aplicando procesos inversos (ej.: borrosidad). Recuperación de una imagen degradada por un proceso conocido.
ruido de pimienta Puede aparecer en imágenes segmentadas. Se puede eliminar con operación "Cierre".
ruido en la imagen Puede ocurrir en la captura, transmisión o procesamiento de la imagen, y puede ser dependiente o independiente del contenido de la imagen. Tipos de ruido:
* Ruido blanco (espectro de potencia plano)
* Ruido gaussiano
* Ruido aditivo (independiente de la imagen)
* Ruido de cuantificación (número insuficiente de niveles de cuantificación -> falsos contornos)
* Ruido impulsivo (ruido puntual, binario, de "sal y pimienta", afecta a píxeles determinados)
ruido, supresión de Si es desconocido a priori, se aplican métodos de pre-procesado locales. Si es conocido, se utilizan técnicas de restauración.
Segmentación por Detección de bordes Operadores de gradiente, seguimiento de contornos
Segmentación por Regiones Umbralización, crecimiento de regiones, clústering, split and merge (división y unión de regiones)
Segmentación (de imágenes) Descomposición de la imagen en regiones de interés (descripción de regiones, clasificación de objetos, etc.). División de la imagen en regiones u objetos. Regiones. Bordes. La segmentación es una etapa del análisis de una imagen médica en la que se delinean las estructuras de interés (tumores, órganos, vasos sanguíneos, ...) y se discriminan del fondo. El objetivo principal de la segmentación es la partición de una imagen en regiones (clases o subconjuntos) que son homogéneas respecto a una o más características.
Sobel, máscaras de Ver "filtros de Sobel".
SPECT Ver "Tomografía por emisión de fotones simples".
Spiral/Helical/Volumetric CT
Sum() Función sumatorio. Sum(f(x), x=a..b). Sumatorio de f(x) con "x" desde "a" hasta "b".
scattering Dispersión. Ver también "Coherent Scattering" y "Compton Scattering".
seguimiento de contornos
segunda derivada (de una imagen)
semilla Pixel o grupo de píxeles que se selecciona inicialmente en el algoritmo de "crecimiento de regiones" y que pertenece a la estructura de interés. Esta semilla puede ser seleccionada por el operador o automáticamente.
señal biomédica Ejemplos: EEG, ECG, etc. Biopotenciales, electroencefalograma (EEG), electrocardiograma (ECG).
señal reconstruida
simulación quirúrgica
sistema de posicionamiento 3D
sobresegmentada, imagen Mosaico. Ver algoritmo de Watershed.
splines Ver "interpolación splines".
split and merge División y unión de regiones. [SÑMD, "segmentacion-SIM-2005-parte2.pdf", p. 7] Otra posibilidad para segmentar es iniciar el proceso dividiendo la imagen en zonas que se subdividen a su vez hasta que cumplen un criterio de uniformidad (split). Posteriormente se unen las regiones que son contiguas y homogéneas entre sí (merge). Aunque el propósito de la segmentación es la división en regiones de la imagen, una aproximación alternativa es obtener sus fronteras, y, a partir de ellas, las regiones. Para ello se necesita detectar los bordes.
suavizado
sustracción digital
TAC Ver "Tomografía Axial Computerizada". Resolución espacial 1-2 mm.
TC
Telemedicina
Textura Son formas estructurales de objetos (como la madera, arena, nubes, ...) que se representan de forma periódica, cuasi-periódica o aleatoria como elementos básicos llamados teselas. Las texturas de origen natural son aleatorias, se caracterizan fácilmente por sus propiedades estadísticas (ej: función de autocorrelación)
Tomografía Axial Computerizada (TAC) Reconstrucción de imágenes por proyecciones.
Tomografía por Emisión de Fotones Simples (SPECT) Tomografía por emisión de fotones únicos. Imagen de reconstrucción de proyecciones por emisión. Representa la radiación no absorbida de rayos gamma. Imagen funcional y morfológica. Poca resolución espacial. Componentes:
* Cámara.
* Colimador.
* Sistema de cámara.
* Almacenamiento de datos de proyección.
* Corrección de atenuación.
* Reconstrucción.
* Display.
* Vía de rotación de la Gammacámara.
Tomografía por Emisión de Positrones (PET) Imagen de reconstrucción de proyecciones por emisión. Representa la radiación no absorbida de pares de rayos gamma cuando atraviesan tejido biológico. Imagen funcional y morfológica. Mayor resolución espacial y contraste que MN convencional. Radioisótopos emisores de positrones. Emisión de un positrón que se aniquila con un electrón próximo. Emisión de dos rayos gamma (511 keV = m*c^2) en direcciones opuestas. Necesita un ciclotrón junto al sistema porque los isótopos son de vida corta.
target detection
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNSkIOoyoXzjgy5iG12IMHMW_mgyZw%3A1575395936381&source=hp&ei=YKLmXbHbFM-LjLsPufqc-AM&q=target+detection+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=target+detection+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...1075.1075..1640...1.0..0.62.62.1......0....2j1..gws-wiz.isoFLfczwok&ved=0ahUKEwixi6qZh5rmAhXPBWMBHTk9Bz8Q4dUDCAU&uact=5
telecirugía
template Ver "detección de ondas o templates".
termografía Es un ejemplo de técnica de generación de imágen médica por emisión.
tesela Elemento básico que caracteriza una textura.
thin, operación morfológica Ver algoritmo de Watershed.
tomografía Se usa en tomografía. La onda electromagnética se atenúa diferente en cada punto dependiendo de la constante de atenuación (alfa de la constante de propagación) de cada punto, que depende del material o tipo de tejido en cada punto. Para cada recta (segmento) entre la fuente y el detector (pixel del detector) podemos o no podemos (ver "coeficiente de reflexión") tener la atenuación total tras recorrer la onda ese camino, que depende de la constante de atenuación en cada punto de ese camino. La agregación de la atenuación en cada camino que podamos establecer da lugar a una ecuación. En tomografía queremos saber la constante de atenuación de cada voxel del objeto para pintarlo de diferente color. Consideramos el volumen que contiene el objeto un array de cubos lo suficientemente pequeños, y que cada cubo tiene un valor de atenuación. Mediante rotación alrededor del objeto podemos tener la atenuación de tantos caminos como sean necesarios para poder determinar la atenuación de cada cubo. Ver "Transformada de Radon".
transductor
transformadas (más)
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_transforms
transformada de Coseno (bidimensional) Ver "2-D Discrete Cosine Transform".
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNT_o3Fri6HQXbS9JR9rxsi8F-Ttbw%3A1575390847474&source=hp&ei=f47mXeOWGoOFjLsP5ra94AY&q=2-D+Cosine+Transform+site%3Aedu&oq=2-D+Cosine+Transform+site%3Aedu&gs_l=psy-ab.3...1038.1038..1590...1.0..0.67.67.1......0....2j1..gws-wiz.wVwanWpkAOQ&ved=0ahUKEwij0t-e9JnmAhWDAmMBHWZbD2wQ4dUDCAU&uact=5
transformada de Fourier (bidimensional) Es equivalente a la transformada unidimensional, pero en el espacio. [SÑMD, "Intens-parte2.pdf", p. 6]
https://www.google.com/search?source=hp&ei=cjRtXbuFCqKdlwS-3YT4Bw&q=2-D+Fourier+Transform+site%3Aedu&oq=2-D+Fourier+Transform+site%3Aedu&gs_l=psy-ab.3...2635.2635..4332...0.0..0.65.65.1......0....2j1..gws-wiz.D87eADHKoFw&ved=0ahUKEwi7hoysubLkAhWizoUKHb4uAX8Q4dUDCAU&uact=5
transformada de Hough Hough transform. Permite encontrar en imágenes figuras tales como rectas, circunferencias o elipses. Ver también "Wavelet Transform".
transformada de Radon Se usa en tomografía. La onda electromagnética se atenúa diferente en cada punto dependiendo de la constante de atenuación (alfa de la constante de propagación) de cada punto, que depende del material o tipo de tejido en cada punto. Para cada recta (segmento) entre la fuente y el detector (pixel del detector) podemos o no podemos (ver "coeficiente de reflexión") tener la atenuación total tras recorrer la onda ese camino, que depende de la constante de atenuación en cada punto de ese camino. La agregación de la atenuación en cada camino que podamos establecer da lugar a una ecuación. En tomografía queremos saber la constante de atenuación de cada voxel del objeto para pintarlo de diferente color. Consideramos el volumen que contiene el objeto un array de cubos lo suficientemente pequeños, y que cada cubo tiene un valor de atenuación. Mediante rotación alrededor del objeto podemos tener la atenuación de tantos caminos como sean necesarios para poder determinar la atenuación de cada cubo. Ver también "Wavelet Transform".
https://es.wikipedia.org/wiki/Transformada_de_Radon
transformada Wavelet discreta 2-D 2-D discrete Wavelet Transform. Transformada Wavelet para imágenes. Para detectar objetivos. Para detectar objetos con CUALQUIER tamaño. Detección de objetos y cálculo del tamaño y/o distancia de los objetos. Es necesario mucho poder de computación (aviones de combate de última generación). Puede ser generalizada para obtener la orientación del objeto. Ver también "2D discrete convolution".
transforms (more)
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_transforms
tubo de rayos X
Umbralización A partir de cierto umbral, se asigna a los píxeles de intensidad menor el valor 0, y a los de intensidad mayor el valor 1. El resultado es una imagen binaria. Global, determinación del umbral, preprocesado de la imagen y umbralización. La umbralización se basa en la diferencia de intensidades de los píxeles.
Uncompressed video
https://en.wikipedia.org/wiki/Uncompressed_video
ultrasonidos Resolución espacial 2-4 mm.
ultravioleta
umbralización a nivel i
umbralización global Se basa en considerar que la imagen tiene un histograma bimodal y se puede separar un objeto del fondo de la imagen. El resultado final es una imagen binaria. La dificultad consiste en seleccionar adecuadamente el umbral. Esta técnica es sencilla y rápida, pero no funciona bien si existe un bajo contraste entre el fondo y el objeto, si la imagen tiene ruido o si la intensidad de fondo no es homogénea en la imagen. Si el histograma de una imagen no presenta una distribución bimodal, el procesamiento de la imagen puede mejorar la forma del histograma y facilitar la umbralización. Uso del filtro de mediana.
umbralización global (determinación del umbral) Modelo de clasificación que minimiza la probabilidad de error. [SÑMD, "segmentacion-SIM-2005-parte1.pdf", p. 21]
VR "Virtual Reality".
VTK "Visualization Toolkit". Librería en C++ y multiplataforma para visualización 3D. Independencia: librería gráfica, sistema de ventanas del sistema operativo. Diseño: Modelo de visualización paradigma de flujo de datos, modelo gráfico. Ver "simulador virtual laparoscópico".
http://www.vtk.org
varianza del fondo
varianza de señal
vecindad a 26 En 3D.
vecindad a 4 Relacionado con "conectividad" (de píxeles).
vecindad a 8 Relacionado con "conectividad" (de píxeles).
vecindad de un pixel
vecino más próximo Es un tipo de interpolación.
ventana (W) y nivel (L) Referido a histograma. Permite referirnos a la parte del histograma con los niveles de gris en el intervalo [L-W/2, L+W/2].
video container format
https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_video_container_formats
visualización 3D
visualización de imágenes
voxel
vtkGeometry
vtkPolyData
vtkUnstructedGrid
WAV Audio format without loss of information due to data compression. It uses "RIFF".
https://www.loc.gov/preservation/digital/formats/fdd/fdd000001.shtml
Examples with C++ code
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/simple_WAV_with_CD_quality.cpp
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/WavAudio.cpp
Example in C++ to show the structure of a WAV file
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/show_RIFF_file_structure.cpp
Watershed, algoritmo de Watershed (línea divisoria entre cuencas hidrográficas). El algoritmo de Watershed parte de la idea de que cada objeto de la imagen queda representado como una "cuenca" (sobre la representación de cotas) en función escalar en el dominio de la imagen. Dicha función debe tener la propiedad de presentar máximos en los bordes de los objetos, como ocurre con la imagen módulo de gradiente. Una cuenca está formada por el conjunto de píxeles cuyos caminos descendentes más abruptos van a parar al mismo mínimo local. Se puede visualizar como una inundación, desde los mínimos locales, que evita que se mezclen las aguas de distintas cuencas mediante diques. Dichos diques son el resultado del algoritmo. Se especifican regiones a partir de mínimos locales de la imagen. Se van extendiendo dichas regiones añadiéndoles zonas contiguas con niveles intermedios de gris. Cuando se encuentran dos regiones, se genera una frontera divisoria entre regiones en la zona común. Dicha frontera se obtiene mediante la operación morfológica Thin que extrae el esqueleto de la zona. El proceso continua hasta el máximo nivel. El principal problema de este algoritmo es la sobresegmentación, debido al ruido, que aumenta el número de mínimos locales. La imagen sobresegmentada se denomina mosaico. Este efecto se soluciona de diversas formas (1,2,3). (1) Unir regiones vecinas que compartan un criterio predeterminado. (2) Filtrado de la imagen que disminuya el ruido (por ejemplo un filtro paso bajo). (3) Definir las regiones que se generarán estableciendo las semillas desde las cuales comenzará el proceso. Al usar el algoritmo de Watershed se calcula el módulo del gradiente. Cada objeto segmentado está asociado a un vector de características. La clasificación consiste en asignar elementos a clases por comparación entre vectores.
https://en.wikipedia.org/wiki/Watershed_(image_processing)
Watershed, ITK Emula el proceso de inundación de relieve. Imagen de entrada: módulo del gradiente de la imagen realzada. Sobresegmentación: mínimo nivel de inundación, altura de inundación en cada iteración. Funcionamiento (1,2). (1) Se calcula la media y la desviación estándar. Vecindad de un píxel (semilla previamente establecidad). Región centrada en la semilla y radio definido por el usuario. (2) Se añaden a la región los píxeles, conectando a la semilla (conectividad 26 en 3D), intensidad entá dentro de un intervalo dado por fórmula [SÑMD, "EntornoDeModeladoAnatomicoMayo2005.pdf", p. 21] Ver también "ITK".
Wavelet Transform, 2-D discrete Transformada Wavelet discreta 2-D (bidimensional). Transformada Wavelet para imágenes. To detect targets. To detect objects with ANY object size. Object detection and computation of object size and/or distance. It is necessary a lot of computing power (last generation fighter planes). It can be generalized to get the orientation of the object. See also "2D discrete convolution".
https://en.wikipedia.org/wiki/Wavelet_transform
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNRj3aqCryIvc3hysf0iUWeI56l82A%3A1575402288731&source=hp&ei=MLvmXcidKq_ylwSz07CoDg&q=2-D+discrete+%22Wavelet+Transform%22+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=2-D+discrete+%22Wavelet+Transform%22+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...1033.1033..1511...1.0..0.63.63.1......0....2j1..gws-wiz.4hmglPY7QI0&ved=0ahUKEwjI9a7unprmAhUv-YUKHbMpDOUQ4dUDCAU&uact=5
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNRptUoGQb37wGTdDksGPRVDNQsOmw%3A1575164060069&source=hp&ei=nBjjXZnZAeiIjLsPh-yxyAo&q=Wavelet+Transform+site%3Aedu+filetype%3Apdf&oq=Wavelet+Transform+site%3Aedu+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...2762.2762..3814...1.0..0.65.65.1......0....2j1..gws-wiz.TSrhRSNHcDQ&ved=0ahUKEwiZl4uyp5PmAhVoBGMBHQd2DKkQ4dUDCAU&uact=5
WebM Video format. From Google Developers.
https://en.wikipedia.org/wiki/WebM
https://www.webmproject.org/
https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_video_container_formats
WebP Image format. From Google Developers. It uses "RIFF".
https://en.wikipedia.org/wiki/WebP
https://developers.google.com/speed/webp/
Example in C++ to show the structure of a WebP file
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/show_RIFF_file_structure.cpp
w[k][i][j] Referido a Inteligencia Artifical. Peso entre la neurona i de la capa (k-1) y la neurona j de la capa k.
YCbCr
https://en.wikipedia.org/wiki/YCbCr
https://www.w3.org/Graphics/JPEG/jfif3.pdf
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNSCdLBEZsRjAuru3pIxtBYOX7TZ8w%3A1575309902859&source=hp&ei=TlLlXYquMJG1U46TlLAK&q=%22BT.601%22+site%3Aitu.int+filetype%3Apdf&oq=%22BT.601%22+site%3Aitu.int+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...984.984..1794...1.0..0.71.71.1......0....2j1..gws-wiz.XI1wVhWXdbI&ved=0ahUKEwiKjavZxpfmAhWR2hQKHY4JBaYQ4dUDCAU&uact=5
https://www.google.com/search?sxsrf=ACYBGNQ4bvBiKTcs199DhUEPtjOZ3lcoRg%3A1575278875777&source=hp&ei=G9nkXdyYLayUlwSkjLnoCQ&q=%22BT.709%22+site%3Aitu.int+filetype%3Apdf&oq=%22BT.709%22+site%3Aitu.int+filetype%3Apdf&gs_l=psy-ab.3...1448.1448..2146...1.0..0.70.70.1......0....2j1..gws-wiz.Yg2vslcRxoI&ved=0ahUKEwickr6O05bmAhUsyoUKHSRGDp0Q4dUDCAU&uact=5
Example in C++ that reads a 24 bit BMP file and generates several images with luminance (Y) and colour-difference signals (Cb and Cr)
http://xformulas.net:57790/!/#xrepo/view/head/cpp/BmpImageYCbCr.cpp
Z Número atómico.

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