摘要：En este trabajo se utiliza un enfoque de mejoramiento de imágenes por medio de un filtro de difusión anisotrópico aplicado a defectos de bajo contraste en situaciones de iluminación no homogénea, dichos defectos por sus características son difíciles de detectar con algoritmos estándar de segmentación. El filtro aplicado se basa en la difusión anisotrópica extendida con un operador de realzado que permite aumentar el contraste del defecto pero con la posibilidad de realizar un suavizado en el fondo. Los resultados obtenidos de la aplicación del filtro muestran una mejora cuantitativa en el contraste en defectos oscuros de bajo contraste, lo que produce mejores resultados en etapas posteriores como la segmentación. Se analizaron una imagen sintética y casos reales de superficies con defectos oscuros, en ambas situaciones la estrategia planteada funcionó. Expertos humanos fueron utilizados para evaluar cualitativamente el efecto del mejoramiento en los resultados de segmentación, para esto se analizaron 140 imágenes reales en las que se encontró que la metodología realza los defectos oscuros de bajo contraste, sin embargo, se deberán explorar estrategias para evitar el realce de ruido en las imágenes.
其他摘要：In this paper we use an approach to image enhancement using anisotropic diffusion filter applied in low-contrast defects in no homogeneous lighting situations, such defects are difficult to detect with standard algorithms for segmentation due to their nature. The applied filter is based on extended anisotropic diffusion, with an enhanced operator which increases the contrast of the defect; but with the possibility of doing softer in the background. The result of applying the filter shows a quantitative improvement in dark contrast for low contrast defects, which produces better results in later stages such as segmentation. We analyzed a synthetic image and several real cases of surfaces with dark defects. In both situations the proposed strategy worked. Human experts were used to qualitatively assess the effect of improving the segmentation results, we analyzed 140 real images, and it was found that the methodology effectively enhances low contrast dark defects; however, it should explore strategies to prevent enhancement of noise in the images.
关键词：Visión por computador; mejoramiento de imágenes; filtro anisotrópico. Computer visión; images enhancement; anisotropic.
