Segmentación autónoma y extracción de características geométricas en Diatomeas

Abstract

En este trabajo se ha realizado una aplicación que extrae automáticamente las principales características geométricas de las algas diatomeas. Estas algas resultan de gran utilidad en la monitorización de la calidad de las aguas, de ahí la importancia que la automatización de los procesos de análisis conlleva. La aplicación extrae 15 descriptores geométricos de cada diatomea almacenando su valor tanto en píxeles como en micrómetros. Se obtiene también la presencia o no del estigma al ser éste un valor determinante en la clasificación. Para llegar a este resultado es necesario realizar con anterioridad una segmentación autónoma de las imágenes digitales obtenidas mediante fotografía digital. Dicha segmentación autónoma requirió del desarrollo de un método específico basado en la combinación de dos técnicas: binarización por umbralización y detección de bordes utilizando el filtro de Canny. La separación de objetos solapados se resolvió mediante un método que combina binarizaciones, filtrados, adelgazamientos, operaciones morfológicas y el detector de bordes de Canny. Los valores geométricos calculados se compararon con los resultados proporcionados por un experto, tras realizar las mediciones de forma manual. Los resultados son muy similares por lo que se considera correcto el desarrollo realizado