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La detección de bordes de una imagen adquiere especial relevancia en aplicaciones médicas; por ejemplo, para delimitar hasta dónde se ha extendido un tumor. Según explica el autor del trabajo, al analizar las imágenes en blanco y negro, hay que saber dónde está cambiando el color y qué tipos de cambio está buscando el médico, ya que esos datos le van a ayudar en su diagnóstico. En estos momentos varios miembros del grupo de investigación del catedrático Humberto Bustince colaboran con investigadores de la Universidad de Gante para aplicar sus desarrollos en detección de bordes al modelado y simulación de procesos bioquímicos.
"Al obtener una fotografía "explica Carlos López" pueden existir errores debidos al ruido, a una mala iluminación o a fallos en el sensor. La lógica difusa ofrece herramientas para comprender y modelar esa incertidumbre con el objetivo final de mejorar los resultados de métodos clásicos".
Cada imagen del ordenador se
compone de muchos píxeles (la menor unidad que forma parte de una imagen
digital) que, ampliados, se ven como cuadraditos pequeños.
En el trabajo ahora premiado ha propuesto
"que
en lugar de utilizar un solo valor para cada pixel, asignemos un intervalo. Es
decir, en una imagen en blanco y negro, cada píxel en vez de tener un único
tono de gris tendrá un intervalo que abarca los tonos que ese píxel podría
haber tomado". Esto ofrece más información a la
hora de analizar las imágenes y, en consecuencia, reduce las posibilidades de
cometer un error.
Imágenes con intervalos
"Cuando tienes que tomar una medida "explica el autor del trabajo" por mucha precisión que tengas, siempre hay que contar con un posible error de medida (un margen de error). Nosotros hemos establecido que al sacar una fotografía te puedes estar equivocando en una posición (con lo cual, podrías desplazar el pixel una posición respecto a los de su alrededor) y en un tono, en un valor de gris "un número del 0 al 255 que indica cómo de claro u oscuro es ese gris". En definitiva, no sabes exactamente cuál es el valor del pixel, pero sabes que tiene que estar en un cierto rango, y ese intervalo lo construyes viendo cada pixel, cuál es su valor y cómo son los píxeles vecinos. De alguna manera piensas: si me hubiera equivocado, ¿con qué me estaría equivocando? El resultado podría considerarse una doble imagen, porque para cada pixel tendrás una estimación superior y otra inferior. Estas imágenes contienen más información que las clásicas, pero también presentan el reto de manejar información imprecisa".
Una vez que de la imagen original se obtiene la imagen intervalar, se hacen diversas estimaciones y se utiliza la lógica difusa para manejar la incertidumbre asociada a los datos intervalares. "Al final, en las pruebas preliminares que hemos hecho, los resultados suponían mejoras que puede cuantificarse en torno a un 10-20%".
Esa manera de plasmar la incertidumbre a través de intervalos ha hecho a Carlos López Molina merecedor del premio al mejor trabajo joven investigador en modalidad de aplicaciones. Ingeniero informático por la UPNA, Carlos López prepara actualmente su tesis doctoral "Detección de bordes utilizando la ley de la gravitación universal y la lógica difusa", tutorizada por los catedráticos Humberto Bustince, del Departamento de Automática y Computación de la UPNA, y Bernard De Baets, del Departamento de Matemática Aplicada de la Universidad de Gante (Bélgica). En 2011 resultó finalista en la categoría del premio al mejor trabajo presentado por estudiantes en la Conferencia de la Sociedad Europea para la Tecnología y Lógica Difusa, celebrada en Aix-les-Bains, Francia.
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