ABSTRACT
Actualmente el estudio y procesamiento de datos iridológicos viene avanzando de manera importante. Diferentes trabajos han demostrado que es posible realizar detección de algunas patologías usando las características del iris de cada sujeto, pero los resultados mostrados en cuanto a la segmentación del mapa iridológico, no son los más prometedores. En este artículo se presenta una novedosa metodología para obtener la segmentación del iris (mapa iridológico) humano de forma automática y manual usando técnicas de procesamiento de imágenes. Dicha segmentación, fue realizada sobre imágenes a nivel de gris, empleándose para el procesamiento de cada imagen herramientas matemáticas como: integral proyectiva, OTSU, realce de contraste, negativo, binarización, suavizado y filtrado. Con el uso de estas técnicas, se han obtenido diferentes parámetros como son la detección de pupila y detección del iris. Con estos parámetros se inició la segmentación de cada imagen iridológica basada en geometría analítica, dicha segmentación permite parametrizar zonas del iris, que muestran el funcionamiento interno de diferentes sistemas fisiológicos, y de esta forma obtener patrones característicos de dichos sistemas, que en el futuro, lograrán realizar procesos de detección de enfermedades basadas en procesamiento de imágenes iridológicas.
This paper presents a novel methodology for human iris segmentation automatically and manual using image processing techniques. This segmentation was performed on gray level images, using for processing each image math tools like: comprehensive projective, OTSU, negative contrast enhancement, binarization, smoothing and filtering. Using these techniques, various parameters are obtained for example, the detection of the pupil and iris. With these parameters the iridology segmentation of each image is performed using analytic geometry. This segmentation allows parameterized parts of iris, showing the inner workings of different physiological systems, thus obtaining characteristic patterns of such systems. In the future, will achieve disease detection processes based on image processing iridology.
Actualmente o estudo e processamento de dados iridologia está avançando significativamente. Diferentes estudos têm mostrado que é possível detectar algumas patologias, utilizando as características da íris de cada sujeito, mas os resultados apresentados como a segmentação do gráfico iridologia, eles não são os mais promissores. Este artigo apresenta uma nova metodologia para a segmentação da íris (quadro da íris) humana automaticamente ou manualmente utilizando técnicas de processamento de imagem. Essa segmentação foi realizada em imagens em nível de cinza, sendo usado para processar cada imagem ferramentas matemáticas como um projetivo integral, Otsu, realce de contraste, negativo, binarização, alisando e filtragem. Utilizando estas técnicas, obtivemos diferentes parâmetros, tais como a detecção de detecção da pupila e da íris. Com estes parâmetros de segmentação de cada imagem iridologia baseado em geometria analítica começou, esta segmentação permite parametrizar áreas da íris, mostrando o funcionamento interno dos diferentes sistemas fisiológicos, e assim obter padrões característicos de tal, que, em futuros sistemas, eles vão conseguir executar processos de detecção com base em doenças iridologia processamento de imagem.