Resumen

La morfología matemática proporciona herramientas poderosas para el análisis de imágenes de bajo nivel. Muchas aplicaciones en visión por computadora requieren recursos dedicados para ejecución en tiempo real. El diseño de operadores morfológicos para una aplicación específica no es trivial. La programación genética es una rama de la computación evolutiva y se está consolidando como un método prometedor para aplicaciones de procesamiento digital de imágenes. El objetivo principal de la programación genética es descubrir cómo las computadoras pueden aprender a resolver problemas sin ser programadas para ello. En este artículo se presenta el desarrollo de una arquitectura reconfigurable original que utiliza instrucciones lógicas, aritméticas y morfológicas generadas automáticamente mediante un enfoque de programación genética. La arquitectura desarrollada se basa en FPGAs y tiene entre sus posibles aplicaciones el filtrado automático de imágenes, el reconocimiento de patrones y la emulación de filtros desconocidos. Se presentan aplicaciones prácticas de imágenes binarias, en escala de grises y a color utilizando la arquitectura desarrollada

• Materias:Comunicación inalámbrica Modulador Aplicaciones paralelas Programación estática Parametrización de sistemas
• Subjects:Wireless communication Modulator Parallel applications Static programming System parameterization
• Palabras claves:Morfología matemática; Análisis de imágenes; Visión por computadora; Programación genética; Procesamiento digital de imágenes; Arquitectura reconfigurable
• Keywords:Mathematical morphology; Image analysis; Computer vision; Genetic programming; Digital image processing; Reconfigurable architecture