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El registro es una de las tareas más importantes dentro del procesamiento de imágenes, consiste en encontrar una transformación geométrica que relacione los puntos de una imagen y otra con el fin de corregir las diferencias de tamaño, posición, orientación o distorsión espacial que pueda presentarse, de manera que sea posible una comparación directa entre ellas que facilite el análisis por parte del especialista, ya sea para el diagnóstico de una enfermedad o para la planeación de una cirugía extereotáxica. En los últimos años se han propuesto técnicas de registro multimodal, especialmente entre imágenes CT (Tomografía computarizada) y MRI (Resonancia magnética), sin embargo, algunos de los problemas que aún se presentan permanecen sin resolver, y por ello son un campo activo de investigación. Debido a los problemas de exactitud que presentan los modelos de registro rígidos y no rígidos unimodales, los cuales aún no alcanzan la precisión necesaria para aplicaciones de neurocirugía y la necesidad de contar con herramientas de neuronavegación para el apoyo en la planeamiento de cirugías derivadas de procesos de neurocirugía, este artículo propone el desarrollo de una herramienta para el registro de estructuras cerebrales 3d utilizando técnicas de procesamiento de imágenes. Los resultados evidencian que una herramienta de registro permite emparejar un determinado atlas cerebral a un registro histológico de un determinado paciente, además que del sistema desarrollado permite su ejecución en línea lo cual beneficia la funcionalidad del sistema en procesos de neurocirugía.

Las imágenes infrarrojas presentan defectos asociados al hardware, como son: píxeles defectuosos, ruido temporal, ruido espacial, vignetting entre otros; e inherentes al medio como cambios de iluminación, corrientes de convección y conducción. En este trabajo se hace uso de metodologías enfocadas en la corrección de no uniformidades como lo es el algoritmo de las estadísticas constantes (CS) y rango constante (CR), así mismo se utiliza la morfología matemática y mapeos de contraste (MC) con el objetivo de maximizar el contraste y compensar los cambios de iluminación de cada uno de los frames infrarrojos.
Las métricas utilizadas para evaluar el desempeño de las técnicas corresponden al RMSE (error cuadrático medio) y al índice de merito Rho el cual es un estimativo de la cantidad de ruido eliminado, los resultados obtenidos con la utilización de las técnicas de corrección de no uniformidades presentan un índice de merito Rho y un RMSE bajo en comparación a los valores de estas métricas para frames contaminados, siendo estos cercanos a valores de las métricas obtenidos para un frame sin ruido espacial, aun, mejores resultados se obtienen cuando se aplican los operadores morfológicos y mapeos de contraste a las secuencias de imágenes provenientes de la etapa de corrección de ruido, dado que el contraste de la imagen es mejorado adaptativamente.

Los sistemas open source y open hardware son una opción económica, eficiente y flexible para implementar y desarrollar tecnología en el aula. El uso de estas herramientas permite la construcción de sistemas complejos haciendo uso de software y hardware diseñado por terceros, ofreciendo un gran flexibilidad gracias a la disponibilidad del código y circuitos esquemáticos; de esta manera se logra ajustar el comportamiento de las aplicaciones obteniendo algunos beneficios como: reducción de tiempo de desarrollo, expansión de aplicaciones, modularidad y corrección de problemas de una manera práctica. Adicionalmente, estos sistemas son de extrema utilidad para el caso en el cual sea necesario reducir costos, muy común en ambientes educativos de nuestra región que cuentan con recursos muy limitados. La calidad de las herramientas para el desarrollo de las aplicaciones es muy buena y no tienen nada que envidiarle a equivalentes comerciales. Con estas aplicaciones se pretende también involucrar a los estudiantes en proyectos a nivel de trabajos de fin de materia y/o proyectos de grado en la cultura del open Source tanto de software como de Hardware.Particularmente, en el GIDET se ha venido desarrollando aplicaciones con microcontroladores PIC's y ATMEL, para robótica y otras áreas apoyados en el IDEA (Integrated Development Enviroment for coding Algorithms), un software de ambiente gráfico desarrollado en la región, el cual permite la construcción de programas a partir de algoritmos diseñados en diagramas de flujo y/o lenguajes de alto nivel (C, C++), con el IDEA además de diseñar la aplicación al finalizar es posible descargar el programa ejecutable en sistemas basados en microcontroladores. Los sistemas con los que se han realizado las aplicaciones open hardware utilizan el mismo sistema de conexión de los módulos arduino, lo que permite la conexión simultánea de varias tarjetas para la construcción de prototipos con cierta complejidad. Por su diseño basado en arduino, se puedan utilizar con ellos los módulos que ofrecen otras empresas que utilizan la misma tecnología. Los módulos son de arquitectura abierta. En el IDEA es posible contar simultáneamente con las rutinas y planos del hardware requeridos para la construcción de la aplicación. A partir de proyectos de investigación y de aula se vienen desarrollando aplicaciones con tecnologías inalámbricas basados igualmente en sistemas open hardware.

La fatiga al conducir es uno de las principales causas de accidentes de tránsito. Los sistemas de detección de fatiga basados en visión por computador tienen gran potencial dada su característica de no-invasividad. Los principales desafíos que se presentan son los movimientos rápidos de ojos y boca, cambios de pose y variacio-nes de iluminación. En este trabajo se entrena un Modelo de Forma Activa para la detección de características faciales extraídas del modelo paramétrico Candide-3. Se describe la metodología de caracterización a partir del modelo paramétrico. Se evalúan de forma cuantitativa la exactitud en: la detección de características y la estimación de los parámetros asociados a la fatiga; analizando su robustez a variaciones de pose y variaciones locales de las regiones de interés. El modelo utilizado y la metodología de caracterización mostraron eficiencia para detectar la fatiga en el 100% de los casos evaluados.