José F. Pertusa Grau - Técnicas de análisis de imagen, (2a ed.)

12.8 Máscaras binarias, reconstrucción de objetos y otras operaciones

12.8.1 Máscaras binarias

12.8.2 Reconstrucción de objetos

12.8.3 Operaciones de dilatación y erosión aplicadas a la imagen gris

12.9 Utilidad del procesado de la imagen binaria en análisis de imagen

12.9.1 Separación de objetos contiguos

12.9.2 Aplicación al aislamiento de objetos

12.9.3 Ejemplo de una secuencia normal de trabajo

Capítulo 13. Un poco de estereología

13.1 Principio de Delesse

13.2 Fracción de volumen (densidad de volumen)

13.3 La homogeneidad de la muestra: isotropía y anisotropía

13.4 Probabilidad geométrica

13.5 Los tests en estereología

13.6 Relación superficie/volumen (densidad de superficie) y relación perímetro/área (densidad de perímetro)

13.7 El volumen de los objetos

13.7.1 Objetos de geometría conocida

13.7.2 Objetos no regulares, de geometría compleja o desconocida

13.8 Recuento de objetos discretos (densidad numérica)

13.8.1 El método de De Hoff y Rhines

13.8.2 Generalización al método de De Hoff para partículas de forma constante

13.8.3 Método de Weibel y Gómez para partículas de forma constante

13.8.4 Corrección de Abercrombie

13.9 El efecto Holmes

13.10 El método del disector

13.11 Diámetro de partículas tridimensionales y en sección

13.12 Los parámetros estereológicos

Capítulo 14. Programas de análisis de imagen

14.1 Programas de libre distribución

14.1.1 Image J

14.1.2 Scion Image

14.1.3 Image Tool

14.1.4 Osiris

14.2 Programas comerciales

14.2.1 Image Processing Tool Kit

14.2.2 Visilog

14.2.3 Qwin (Leica)

14.2.4 Productos Media Cybernetics

14.3 Análisis de imagen en la red

BIBLIOGRAFÍA

ÍNDICE ANALÍTICO

APÉNDICE DE COLOR

Introducción

Las técnicas de proceso y análisis de la imagen digital se están apoderando de todos los campos de la biología; poco a poco se van sustituyendo las viejas cámaras fotográficas de los microscopios por las pequeñas y poderosas cámaras digitales; incluso en las nuevas técnicas microscópicas, la miscroscopía confocal, todo el manejo de las imágenes de los cortes ópticos se realiza por medio de un programa de procesado que la presenta en el monitor del ordenador.

Esta pequeña revolución digital está permitiendo que los laboratorios más modestos cuenten con muy eficaces sistemas de captura de imagen, lo que les permitirá acceder, a su vez, a las técnicas de análisis de imagen que antes estaban restringidas a los más pudientes.

Todo esto se ha traducido, desde el punto de vista docente, en la necesidad de incorporar al currículum de los estudiantes las materias que les permitan manejarse con soltura en las recién incorporadas técnicas de análisis de la imagen digital.

Pero la información bibliográfica disponible para los biólogos usuarios de estos nuevos métodos es, a mi criterio, reducida y limitada porque una parte de la información proviene de los manuales de los programas de ordenador que se instalan para el manejo de la imagen; el resto de la bibliografía se puede considerar altamente especializada y requiere que sus lectores tengan una sólida formación matemática.

Cuando comencé la composición de este libro me planteé como objetivo fundamental preparar un manual que acercase el análisis de imagen a aquellos profesionales y estudiantes universitarios que, siendo calificados como «de ciencias», se encuentran ciertamente tan alejados de la informática y la matemática como para sentirse incómodos frente al lenguaje puramente simbólico del álgebra y la lógica binaria.

Conforme avanzaba en la redacción comprendí que más que un objetivo se trataba de un reto. Resulta complejo introducir en el tema a personas que no han visto un programa de análisis de imagen o que, en el peor de los casos, aunque les interese conocer las posibilidades de la técnica aquí expuesta, el hecho de topar con la informática les puede disuadir de la lectura del manual. A esto hay que añadir que la excesiva simplificación del tema conlleva el riesgo de acabar produciendo un libro de divulgación que no alcanza el nivel de utilidad deseable.

No quiero afirmar que este manual haya conseguido los objetivos que me propuse y que resuelva el problema de la información, pero mi esfuerzo ha estado dirigido a paliar esa falta en mi entorno.

Conceptualmente este libro se presenta como una introducción a una de las técnicas morfométricas más recientemente incorporada a la biología, aunque el propio análisis de imagen ya lleve por el mundo unos cuantos años y se haya desarrollado ampliamente en campos como la meteorología o la astronomía.

Pese a que el soporte instrumental es un equipo informático, se ha intentado, en lo posible, no hacer exhaustiva descripción de su funcionamiento, sino cuando era estrictamente necesario. Por ello se podrá encontrar algún capítulo dedicado a estos artefactos con el que pensamos que, al menos, contribuiremos a incrementar la cultura de nuestros lectores en la lógica de funcionamiento de las máquinas de silicio.

Creo haber superado el escollo del rechazo inicial ordenando, juiciosamente, los razonamientos que nos llevan desde la necesidad de realizar un análisis, hasta el análisis mismo. En el desarrollo me he visto forzado, no obstante, a introducir conceptos matriciales, booleanos y geométricos que suenan peor de lo que en realidad son.

Pienso, con Stephen Hawking y su editor, que cada fórmula que aparezca en el libro supone una reducción del 10 % de los posibles lectores; así que debo de haber escrito el manual para mí mismo porque me he visto obligado, a pesar de todo, a mantener una docena de fórmulas, aunque que no sean más que productos o cocientes de parámetros como el área o el perímetro.

Con todo ello no quiero sino predisponer al lector a que profundice más en el tema tras su primer contacto a través de estas pocas páginas e, incluso, a pesar de ellas. Se trata de una poderosa herramienta para todos aquellos que se encuentren en los campos de la descriptiva y necesiten realizar medidas para caracterizar los elementos que estudian.

1. La imagen

El hombre, como el resto de los primates, es un animal eminentemente visual. Este hecho ha sido esencial en el desarrollo de nuestra especie, porque nos ha llevado a que nos valgamos de la imagen como elemento primordial para relacionarnos con nuestro entorno. La imagen es un pilar fundamental en las relaciones con nuestros semejantes, de manera que la mayor parte de la información del mundo la recibimos por medio del sentido de la vista.

Hasta tal punto somos animales visuales que hemos llenado el lenguaje coloquial de expresiones referidas al uso de este sentido. Desde el clásico aforismo que dice que «una imagen vale más que mil palabras», hasta giros como «no lo veo claro» u otros como «¿lo ves?» o «se le ve venir», son alusiones metafóricas a la relación que encontramos entre la comprensión de una situación y la percepción visual.

Y si la imagen es esencial en la vida cotidiana, no digamos cuánto lo es en la investigación científica. También la ciencia apoya su trabajo en las imágenes y es posible que la biología, en especial, sea una de las materias que genere mayor cantidad de imágenes. La observación minuciosa y el análisis de estas imágenes son la base de la actividad científica que permite obtener información para plantear hipótesis y comprobarlas.

¿Cómo nos enfrentamos a la información visual? Toda imagen que percibimos es analizada por el cerebro de manera automática. El análisis aporta gran cantidad de información porque el cerebro, trabajando de forma comparativa, permite reconocer y clasificar objetos de muy diversa complejidad; reconocemos letras en un texto, la marca y el modelo de un coche o los rostros de otros miembros de nuestra especie. Este análisis nos da idea del aspecto, forma, textura, distancia, velocidad relativa, tipo de movimiento y otras particularidades ligadas a los objetos contenidos en las imágenes. Esta capacidad humana es, hoy por hoy, inalcanzable para cualquier máquina, ordenador o sistema informático, por muy complejo que sea. Ninguna máquina tiene la capacidad del cerebro humano para clasificar objetos; ni siquiera muchos otros animales son capaces de competir con el sistema binario humano ojo-cerebro, ya que aquellos son incapaces de reconocer a sus propios congéneres.