Uso de la granulometría para el estudio de patrones de speckles dinámicos

Abstract

El fenómeno de formación de speckles dinámicos tiene lugar al iluminar con luzláser superficies en las queestánocurriendo cambios, como por ejemplo, una superficie pintada en proceso desecado, o sometida a corrosión, unfrutoen vías de maduración, etc. A partir de los cuadros de speckles dinámicos seobtienen imágenes que portan informacióndelos procesos que están teniendo lugar en las superficies de interés. Loscambios en la textura de dichas imágenespuedenser estudiados para caracterizar dichos procesos. Se estudia el proceso desecado de un tipo de pintura(water borne) a través de unmétodo basado en la morfología matemática para el procesamiento de imágenesobtenidas atravésde cuadros de speckles. Se obtiene la granulometría de las imágenes y elespectro patrón que las caracteriza. Apartirdel espectro patrón de cada imagen se obtienen cuatro parámetros: longitudmedia, desviación standard, asimetríaycurtosis, los cuales resultan ser apropiados como descriptores de textura. Sedetermina la distancia de Mahalanobisentrelos descriptores texturales de las imágenes representativas de los diferentesestadíos temporales del proceso y laseleccionadacomo referencia o patrón. El proceso dinámico bajo consideración puededescribirse a través del comportamientotemporalde esta función distancia. Los resultados se ajustan a un modelo teórico queexplica el proceso. Finalmentesecomparan los resultados con los obtenidos por otros métodos. En comparación con otros, el método empleado se destaca por su sencillez y facilidad de implementación y en sentido generalpuede utilizarse para el estudio de la evolución de cualquier proceso dinámico que se describa a través de speckles.Dynamic speckle patterns are generated by laser light scattering on surfaces that exhibit some kind of activity, due to physical or biological processes that take place in the illuminated object. The characterization of this dynamic process is carried out by studying the texture changes of auxiliary images: temporal history of the speckle pattern (THSP) obtained from this speckles patterns. The drying process of water borne paint is studied through a method based on mathematical morphology applied to the THSP image processing. It is based on obtaining the granulometry of these images and their characteristic granulometric spectrum. From the granulometric size distribution of each THSP image four parameters are obtained: mean length, standard deviation, asymmetry and kurtosis. These parameters are found to be suitable as texture features. The Mahalanobis distance is calculated between the texture features of the THSP images representative of the temporary stages of the drying process and the features of the final stage or pattern texture. The behavior of the distance function describes satisfactorily the drying process of the water borne paint. Finally, these results are compared with the obtained by other methods. Compared with others, the granulometric method reported in this work distinguished by its simplicity and easy implementation and can be used to characterize the evolution of any process recorded through dynamic speckles.