La agricultura de precisión está adquiriendo un interés creciente en el paradigma agrícola actual. Este nuevo concepto de producción se basa en el uso de las tecnologías de la información (TI) para proporcionar una estructura de control y supervisión que permita mejorar las políticas de gestión. En este marco, las técnicas de imagen que proporcionan información visual sobre la superficie agrícola desempeñan un papel importante en la supervisión del estado de la producción. Como tal, la representación precisa de las imágenes de producción recogidas es una preocupación importante, especialmente si esas imágenes se utilizan en tareas de detección y clasificación. Las escenas reales, observadas en un entorno natural, presentan altos rangos dinámicos que no pueden ser representados por los dispositivos LDR (Low Dynamic Range) comunes. Sin embargo, este problema puede solucionarse con imágenes de alto rango dinámico (HDR), ya que tienen la capacidad de almacenar información de luminancia de forma similar al sistema visual humano. Para demostrar su ventaja en el tratamiento de imágenes, se ha realizado un análisis comparativo entre imágenes LDR y HDR, para la detección y el recuento de frutas. Los resultados obtenidos muestran que el uso de imágenes HDR mejora el rendimiento de la detección en más de un 30% en comparación con las LDR.
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