IMPLEMENTACIÓN Y APLICACIÓN DE ALGORITMOS RETINEX AL PREPROCESAMIENTO DE IMÁGENES DE RETINOGRAFÍA COLOR - Implementation and application of Retinex algorithms to the preprocessing of retinography color images

IMPLEMENTACIÓN Y APLICACIÓN DE ALGORITMOS RETINEX AL PREPROCESAMIENTO DE IMÁGENES DE RETINOGRAFÍA COLOR - Implementation and application of Retinex algorithms to the preprocessing of retinography color images

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http://hdl.handle.net/11190/476 (Spanish) FLIP
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Vol. 3 No. 6 (2009)
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IMPLEMENTACIÓN Y APLICACIÓN DE ALGORITMOS RETINEX AL PREPROCESAMIENTO DE IMÁGENES DE RETINOGRAFÍA COLOR - Implementation and application of Retinex algorithms to the preprocessing of retinography color images. (2011). Revista Ingeniería Biomédica, 3(6), 37-47. https://doi.org/10.24050/19099762.n6.2009.75
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https://doi.org/10.24050/19099762.n6.2009.75
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Natalia Durango Londoño
Programa de Ingeniería Biomédica. Escuela de Ingeniería de Antioquia-Universidad CES, Colombia
Gustavo Bizai
Grupo de Inteligencia Artificial, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Entre Ríos, Argentina
Bartolomé Drozdowicz
Grupo de Inteligencia Artificial, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Entre Ríos, Argentina
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La retinopatía diabética es una enfermedad causada por complicaciones de la retina, con evolución progresiva. Esta patología se detecta en las imágenes de fondo de ojo que, en la mayoría de los casos, presentan iluminación no uniforme. En este trabajo se implementaron y aplicaron cuatro algoritmos de la teoría Retinex a imágenes de fondo de ojo, con el fin de proporcionar una mejor iluminación, para una posterior visualización o procesamiento, buscando detectar con mayor exactitud la presencia o no de la enfermedad y poder hacer un seguimiento más acertado. Abstract—Diabetic retinopathy is a disease caused by complications of the retina, with progressive evolution. This pathology is detected on the fundus eye images, which in most cases have non-uniform illumination. In this paper four type of algorithms, based on the Retinex theory, were implemented and applied to fundus images in order to provide better illumination for later visualization or processing. The purpose was to find more accuracy to detect the presence or not of the disease and thus to get a more accurate approach of diagnosis.

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