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@STRING{ap = {Academic Press}}

@STRING{jis = {Journal of Intelligent Systems}}

@STRING{miccai = {Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention}}

@STRING{pr = {Pattern Recognition}}

@STRING{prl = {Pattern Recognition Letters}}

@STRING{sv = {Springer-Verlag}}

@ARTICLE{Acton2000,
  author = {Scott T. Acton and Dipti Prasad Mukherjee},
  title = {Area operators for edge detection},
  journal = prl,
  year = {2000},
  volume = {21},
  pages = {771--777},
  note = {\par El artículo explora la morfología de área como método de detección
	de bordes. Esta morfología no hace necesario definir un elemento
	estructurante particular para ser aplicada. \par El artículo es relativamente
	autocontenido, en tanto que las definiciones necesarias se hacen
	en él. El método es contrastado con el operador de Canny, y los resultados
	mostrados sugieren que es mejor detectando bordes, si bien en mi
	opinión algunos de los \ci bordes\cd detectados son tal vez ruido.
	Se clasifican más bordes correctos, pero también entra algo de ruido.},
  abstract = { In area morphology, the area open±close (AOC) and close open (ACO)
	operations are based on ®ltering the con- nected components in the
	image level sets. Unlike traditional morphology that enforces the
	shape of the structuring element on image region boundaries, area
	morphology allows removal of small features without boundary distortion.
	This study defines ascending and descending objects that depend on
	the area of the connected components of the level sets. The major
	contribution of the paper is to de®ne image edges at the boundaries
	of the ascending and descending objects. From this area morphology
	approach, thin, closed contours are provided that are suitable for
	use in image segmentation. A notable strength of the area morphology
	edge detector is that it does not require the use of a threshold.
	The edge maps are Euclidean invariant and causal, and yield good
	performance in terms of edge localization and the suppression of
	below-scale detail. The results demonstrate the superior performance
	of the area operator-based edge detection over the conventional techniques.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Acton2000.pdf},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_udi=B6V15-40GJ5P5-7\&\_coverDate=07\%2F31\%2F2000\&\_alid=313995941\&\_rdoc=1\&\_fmt=\&\_orig=search\&\_qd=1\&\_cdi=5665\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=4588208ee9130ab1abd0c2c40470c0e0},
}

@ARTICLE{Anelli1998,
  author = {Anelli, G. and Broggi, A. and Destri, G.},
  title = {Decomposition of arbitrarily shaped binary morphological structuring
	elements using genetic algorithms},
  journal = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  year = {1998},
  volume = {20},
  pages = {217--224},
  note = {\par Se presenta un esquema usando algoritmos genéticos para descomponer
	un elemento estructurante en otros más sencillos. La motivación para
	hacer operaciones de este tipo es poder usar sistemas como los \ext{SMID
	Cellular Systems} para llevar a cabo el procesamiento de la imagen,
	con la ventaja de que estos sistemas son altamente paralelizables.
	\par El criterio de eligibilidad de la población en el algoritmo
	genético tiene en cuenta cosas como la complejidad de aplicación
	de una dilatación con un elemento estructurante particular. El funcionamiento
	del algoritmo es descrito de manera detallada, describiendo los criterios
	de elegibilidad y de modificación de los genomas de la población.
	\par El artículo hace una buena presentación del funcionamiento de
	los algoritmos genéticos, describiendo cada una de sus etapas de
	manera general y mostrando cómo se aplicó al caso particular. \par
	El trabajo es relevante considerando que no se hacen restricciones
	sobre el elemento estructurante a descomponer, lo que representaba
	una gran dificultad al usar otros métodos (deterministas) para descomponer
	un elemento estructurante. \par El sistema inicialmente es un programa
	para procesamiento serial, multiplataforma y con código libre. Al
	momento de escribir el artículo se estaba trabajando en pasar el
	sistema a procesamiento en paralelo usando MPI. },
  abstract = {A number of different algorithms have been described in the literature
	for the decomposition of both convex binary morphological structuring
	elements and a specific subset of nonconvex ones. Nevertheless, up
	to now no deterministic solutions have been found to the problem
	of decomposing arbitrarily shaped structuring elements. This work
	presents a new stochastic approach based on genetic algorithms, in
	which no constraints are imposed on the shape of the initial structuring
	element nor assumptions are made on the elementary factors, which
	are selected within a given set},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Anelli1998.pdf},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_aset=V-WA-A-W-A-MsSAYZW-UUA-U-AAWECDCUEY-AAWDACCYEY-BVCECBYVZ-A-U\&\_rdoc=1\&\_fmt=summary\&\_udi=B6WCX-4FDMYCC-2\&\_coverDate=08\%2F31\%2F2005\&\_cdi=6750\&\_orig=search\&\_st=13\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=7a7ea6d9bb69978176874933e10a7382},
}

@ARTICLE{Arehart1993,
  author = {A. B. Arehart and L. Vincent and B.B. Kimia},
  title = {Mathematical Morphology: The Hamilton-Jacobi Connection},
  note = {\par El artículo muestra una aproximación a la morfología matemática
	basada en un esquema geométrico y diferencial. En el documento se
	plantean varias ideas básicas que enlazan las operaciones morfológicas
	---teniendo ciertas restricciones en mente--- con cambios en la geometría
	del objeto transformado: \begin{itemize} \item una expansión es un
	movimiento en la dirección de la normal de la superficie en un punto
	particular \item Basta con considerar los cambios en las fronteras
	\item Operaciones con elementos estructurantes pequeños pueden simularse
	con menos operaciones y elementos estructurantes grandes \end{itemize}
	
	 \par Los autores no buscan solucionar un problema tangible; sólo
	quieren mostrar los vínculos entre operaciones de morfología matemática
	y cambios de la geometría del objeto. Presentan la justificaión matemática
	pertinente para afirmar que las operaciones morfológicas pueden simularse
	mediante ecuaciones diferenciales que describen el cambio del objeto.
	
	 \par En al artículo se presentan ciertos resultados generales que
	podrían legar a ser usados como medidas de confiabilidad o estabilidad
	de las operaciones sobre una imagen particular: se dan cotas sobre
	aspectos como cambios en el área al realizar una transformación,
	independientemente del elemento estructurante. },
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Arehart1993.pdf},
  url = {http://ieeexplore.ieee.org/iel2/3023/8616/00378217.pdf},
}

@ARTICLE{Baraldi1999,
  author = {A. Baraldi and P. Blonda},
  title = {A survey of fuzzy clustering algorithms for pattern recognition.
	{II}},
  journal = {IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B (Cybernetics)},
  year = {1999},
  volume = {29},
  pages = {786--801},
  note = {\par El trabajo es un \ext{survey} de varios métodos de clasificación
	para reconocimiento de patrones. Los métodos revisados fueron: \begin{itemize}
	\item \ext{Self Organizing Maps}. \item \ext{Fuzzy Learning Vector
	Quantization}. \item \ext{Fuzzy Adaptive Resonance Theory}. \item
	\ext{Growing Neural Gas}. \item \ext{Fully Self-Organized Simplified
	Adaptive Resonance Theory}. \item \ext{Fuzzy Simplified Adaptive
	Resonance Theory}. \end{itemize} Los autores definen un marco teórico
	con frente al cual comparan los métodos evaluados: definiciones de
	tipos de conjuntos y de conceptos como conjuntos difusos. Usando
	estas definiciones evalúan en cada método características como su
	naturaleza cooperativa, criterios de distancia usados, rata de aprendizaje,
	etc.
	
	 \par Este artículo podría ser una revisión pertinente si no fuera
	posible determinar los bordes de las curvas buscadas mediante \ext{thresholding}.},
  abstract = {Clustering algorithms aim at modelling fuzzy (i.e., ambiguous) unlabeled
	patterns efficiently. Our goal is to propose a theoretical framework
	where clustering systems can be compared on the basis of their learning
	strategies. In the first part of this work, the following issues
	are reviewed: relative (probabilistic) and absolute (possibilistic)
	fuzzy membership functions and their relationships to the Bayes rule,
	batch and on-line learning, growing and pruning networks, modular
	network},
  pdf = {Baraldi1999.pdf},
  url = {citeseer.ist.psu.edu/baraldi98survey.html},
}

@ARTICLE{Begelman,
  author = {Grigory Begelman and Eran Gur and Ehud Rivlin and Michael Rudzsky
	and Zeev Zalevsky},
  title = {Cell Nuclei Segmentation Using Fuzzy Logic Engine},
  note = {\par Los autores justifican el uso de métodos de lógica difusa en
	detección de núcleos considerando las características de este tipo
	de imágenes, principalmente la gran cantidad de ruido que tienen
	y lo bien que se maneja con lógica difusa.
	
	 \par El método usado es entrenar un clasificador difuso, estimando
	de antemano distribuciones de probabilidad para las características
	color, circularidad y tamaño, y usando estas distribuciones para
	el entrenamiento. 
	
	 \par Por ejemplo, la distribución del color se considera como una
	\ext{mixture} de gaussianas, y los parámetros se hallan usando EM
	(\ext{Expectation Maximization}). \par El artículo hace presentaciones
	(muy) pequeñas de trabajo previo en el área y de lógica difusa. },
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Begelman.pdf},
  url = {http://www.cs.technion.ac.il/~gbeg/papers/icip\_seg.pdf},
}

@ARTICLE{Bonnet2002,
  author = {Bonnet, Noël},
  title = {An unsupervised generalized Hough transform for natural shapes},
  journal = pr,
  year = {2002},
  volume = {35},
  pages = {1193--1196},
  note = {\par El autor propone una extensión a la transformada Hough para
	reconocimiento de formas naturales (o libres), en el que el principal
	aporte es la reducción en la cantidad de ejemplos necesarios para
	\ci entrenar\cd la operación de transformación; sólo se requiere
	de uno, y los \ci otros\cd (que se usan para determinar la variabilidad
	de la forma) se construyen mediante erosiones y expansiones. },
  abstract = {The Hough transform was originally designed to recognize artifical
	objects in images. A Hough transform for natural shapes (HTNS) was
	subsequently proposed, but necessitates the supervised learning of
	the class of shapes. Here, we extend HTNS to unsupervised pattern
	recognition, the variability of the object class being coded with
	tools originating from mathematical morphology (erosion, dilation
	and distance functions).},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_udi=B6V14-44MYVPG-1\&\_coverDate=05\%2F31\%2F2002\&\_alid=314108223\&\_rdoc=1\&\_fmt=\&\_orig=search\&\_qd=1\&\_cdi=5664\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=82a94217e73bec67233854c5780b332f},
}

@ARTICLE{Burges1998,
  author = {Christopher J. C. Burges},
  title = {A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition},
  journal = {Data Mining and Knowledge Discovery},
  year = {1998},
  volume = {2},
  pages = {121-167},
  number = {2},
  note = {\par se desea presentar a la técnica de \ext{Support Vector Machines}
	(SVM) para el reconocimiento de patrones. una de las ventajas de
	esta técnica es que no requiere de conocimiento previo del problema;
	sin embargo, hay trabajo orientado a este problema. Este artículo
	es una revisión de la investigación desarrollada alrededor de las
	SVM para el reconocimiento de patrones. },
  pdf = {Burges1998.pdf},
  url = {citeseer.ist.psu.edu/article/burges98tutorial.html},
}

@ARTICLE{Cuisenaire1999,
  author = {O. Cuisenaire and B. Macq},
  title = {Fast Euclidean Distance Transformation by Propagation Using Multiple
	Neighborhoods},
  journal = {Computer Vision and Image Understanding},
  note={\par Se presenta un algoritmo para el cálculo de transformciones de
    distancia euclídeas. Este algoritmo funciona de manera iterativa, hallando
      una aproximación inicial y mejorándola usando información de la vecindad
      de cada pixel.\par Este algoritmo tiene la ventaja de ser una aproximación
      iterativa, lo que lo hace adecuado para aplicaciones con requerimientos de
      tiempo real, por ejemplo. Además es más rápido que varios métodos
      similares para el cálculo de las transformaciones de distancia.
  
  },
  year = {1999},
  volume = {76},
  pages = {163--172},
  abstract = {We propose a new exact Euclidean distance transformation (DT) by propagation,
	using bucket sorting. A fast but approximate DT is first computed
	using a coarse neighborhood. A sequence of larger neighborhoods is
	then used to gradually improve this approxima- tion. Computations
	are kept short by restricting the use of these large neighborhoods
	to the tile borders in the Voronoi diagram of the image. We assess
	the computational cost of this new algorithm and show that it is
	both smaller and less image-dependent than all other DTs recently
	proposed. Contrary to all other propagation DTs, it appears to remain
	$O(n^2)$ even in the worst-case scenario.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://ltswww.epfl.ch/~cuisenai/papers/oc\_cviu99.pdf},
}

@PHDTHESIS{Cuisenaire1999b,
  author = {Olivier Cuisenaire},
  title = {Distance transformations: fast algorithms and applications to medical
	image processing},
  school = {Université Catholique de Louvain},
  year = {1999},
  note={\par Este documento es un buen resumen de la variedad de aplicaciones en
    que son pertinentes las transformaciones de distancia: cubren aspectos como
      segmentación, registro, realidad aumentada, etc. El aporte de la tesis es
      la presentación de un método para hacer transformaciones de distancia de
      manera rápida.\par El documento es relevante, una de las aplicaciones
      revisadas es la segmentación de neuronas realizada por el autor y por mi
      director de proyecto, un trabajo que se constituye en
      la hoja de ruta del trabajo que estoy desarrollando.
  
  }
}

@INPROCEEDINGS{Cuisenaire1999a,
  author = {Olivier Cuisenaire and Eduardo Romero and C. Veraart and Benoit M.
	M. Macq},
  title = {Automatic segmentation and measurement of axons in microscopic images},
  booktitle = {Image Processing},
  year = {1999},
  note={\par Se presenta un método de detección de mielina alrededor de células
    nerviosas de tejido animal. El problema se presta para una clasificación de
      zonas relevantes usando \ext{thresholding}. Debido a las condiciones de
      iluminación, un \ext{thresholding} global no es adecuado; hace falta
      binarizar de manera local y con un umbral diferente, usando un tamaño de
      ventana predefinido.\par Otro problema resuelto por los autores es el
      solapamiento de formas, que se resuelve en este caso usando
      transformaciones de distancia.
      \par El artículo es muy relevante para mi proyecto; resuelve una cantidad
      de problemas importante y brinda una variedad de guías para afrontar el
      problema. Además se trata de un  trabajo ya terminado, con el que se
      puede comparar resultados o proponer mejoras.
  
  },
  abstract = {We propose a method for the automatic segmentation, recognition and
	measurement of neuronal fibers in microscopic images of nerves. This
	permits a quantitative analysis of the distribution of the areas
	of the fibers, while nowadays such morphometrical methods are limited
	by the practical impossibility to process large amounts of fibers
	in histological routine. First, the image is thresholded to provide
	a coarse classification between myelin (black) and non-myelin (white)
	pixels. The resulting binary image is simplified using connected
	morphological operators. These operators simplify the zonal graph,
	whose vertices are the connected areas of the binary image. An appropriate
	set of semantic rules allow us to identify a number of white areas
	as axon candidates, some of which are isolated, some of which are
	connected. To separate connected fibers -- candidates sharing the
	same neighboring black area -- we evaluate the thickness of the myelin
	ring around each candidate area through Euclidean distance transformation
	by propagation with a stopping criterion on the pixels in the propagation
	front. Finally, properties of each detected fibers are computed and
	false alarms are suppressed. The computational cost of the method
	is evaluated and the robustness of the method is assessed by comparison
	to the manual procedure. We conclude that the method is fast and
	accurate for our purpose.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://spiedl.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet?prog=normal\&id=PSISDG003661000001000920000001\&idtype=cvips\&gifs=yes},
}

@ARTICLE{Danckaert2002,
  author = {A. Danckaert and E. Gonzalez-Couto and L. Bollondi and N. Thompson
	and B. Hayes},
  title = {Automated Recognition of Intracellular Organelles in Confocal Microscope
	Images},
  journal = {Traffic},
  year = {2002},
  volume = {3},
  pages = {66},
  note = {\par Ubicar los objetos de interés en la imagen es complicado dado
	que entran en juego factores como la granularidad, textura, forma
	y tamaño.
	
	 El primer paso es descartar imágenes irrelevantes de acuerdo a la
	cantidad de pixeles claros (blancos). Luego de aplica una serie de
	filtros a la imagen (erosión, dilatación, \ext{thershold}, etc) y
	se pasa el resultado a una red neuronal (aparentemente perceptrones
	multicapa), que se encarga de determinar el tipo de organelo detectado.
	Se obtienen resultados de cerca del $80\%$. \par Podría ser una buena
	referencia sobre el uso de redes neuronales en reconocimiento de
	patrones; sin embargo, no hay medidas de rendimiento, ni en tiempo
	ni en espacio, como tampoco se presentan aspectos como el tiempo
	de entrenamiento ni el tamaño del conjunto de muestras necesario
	para obtener un resultado aceptable. },
  abstract = {Recognition of the localisation of intracellular proteins is essential
	to the understanding of their function. It is usually made through
	knowledge of and comparison to the distribution of well-characterised
	intracellular organelles by experts in cell biology. We have automated
	this process in order to achieve a more objective and quantitative
	assessment of the protein distribution within the cell, which can
	be employed by the less experienced cell biologist and may be utilised
	as a training program for inexperienced users, or as a high throughput
	localisation program for novel genes in functional analysis. Here
	we describe the development and testing of a classification system
	based on a modular neural network trained with sets of confocal sections
	through cell lines fluorescently stained for markers of key intracellular
	structures. The system functioned well in spite of the variability
	in pattern that occurs between individual cells and performed with
	97\% accuracy, which gives us confidence in the method and in its
	future development. It is envisaged that this program will aid the
	design of further experiments utilising colocalisation with known
	organelle marker proteins, in order to confirm putative trafficking
	pathways and proteinprotein interactions of the protein of interest.},
  doi = {doi:10.1034/j.1600-0854.2002.30109.x},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Danckaert2002.pdf},
  url = {http://www.blackwell-synergy.com/links/doi/10.1034/j.1600-0854.2002.30109.x/abs/},
}

@MISC{Dey1999,
  author = {T. Dey and H. Edelsbrunner and S. Guha},
  title = {Computational Topology},
  year = {1999},
  note = {\par Este es un \ext{survey} sobre topología matemática y sus diferentes
	aplicaciones en Ciencias de la Computación. Se presentan de manera
	amable conceptos como los \ext{skeletons}, \ext{warping} y \ext{morphing},
	modelado de sólidos, modelado de proteínas, entre otros, que son
	aplicaciones particulares de topología en Ciencias de la computación.
	
	 \par Se hace además presentación de varios conceptos particulares
	a la topología, como superficies y descomposiciones. },
  abstract = {The authors of this article believe there is or should be a research
	area appropriately referred to as computational topology. Its agenda
	includes the identification and formalization of topological questions
	in computer applications and the study of algorithms for topological
	problems. It is hoped this article can contribute to the creation
	of a computational branch of topology with a unifying influence on
	computing and computer applications.},
  citeseerurl = {http://citeseer.ist.psu.edu/update/107627},
  pdf = {Dey1999.ps},
  text = {T. K. Dey, H. Edelsbrunner, and S. Guha (1999). Computational Topology.
	In Advances in Discrete and Computational Geometry (Contemporary
	mathematics 223), ed. B. Chazelle, J. E. Goodman, and R. Pollack,
	American Mathematical Society, 109--143.},
  url = {http://citeseer.ist.psu.edu/update/107627},
}

@ARTICLE{Gil2002,
  author = {Gil, Joseph Yossi and Kimmel, Ron},
  title = {Efficient dilation, erosion, opening, and closing algorithms},
  journal = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  year = {2002},
  volume = {24},
  pages = {1606--1617},
  note = {\par Se presenta un algoritmo que implementa las operaciones de dilación
	y erosión con un orden de complejidad de $O(\frac{\lg^2(p)}{p})$
	para toda la imagen.
	
	 \par Es un avance importante, al momento de la presentación del artículo
	el algoritmo propuesto es el más rápido para este tipo de operaciones.},
  abstract = {We propose an efficient and deterministic algorithm for computing
	the one-dimensional dilation and erosion (max and min) sliding window
	filters. For a p-element sliding window, our algorithm computes the
	1D filter using 1.5 + o(1) comparisons per sample point. Our algorithm
	constitutes a deterministic improvement over the best previously
	known such algorithm, independently developed by van Herk (1992)
	and by Gil and Werman (1993) (the HGW algorithm). Also, the results
	presented in this paper constitute an improvement over the Gevorkian
	et al. (1997) (GAA) variant of the HGW algorithm. The improvement
	over the GAA variant is also in the computation model. The GAA algorithm
	makes the assumption that the input is independently and identically
	distributed (the i.i.d. assumption), whereas our main result is deterministic.
	We also deal with the problem of computing the dilation and erosion
	filters simultaneously, as required, e.g., for computing the unbiased
	morphological edge. In the case of i.i.d. inputs, we show that this
	simultaneous computation can be done more efficiently then separately
	computing each. We then turn to the opening filter, defined as the
	application of the min filter to the max filter and give an efficient
	algorithm for its computation. Specifically, this algorithm is only
	slightly slower than the computation of just the max filter. The
	improved algorithms are readily generalized to two dimensions (for
	a rectangular window), as well as to any higher finite dimension
	(for a hyperbox window), with the number of comparisons per window
	remaining constant. For the sake of concreteness, we also make a
	few comments on implementation considerations in a contemporary programming
	language.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Gil2002.pdf},
  url = {http://citeseer.ist.psu.edu/360504.html},
}

@MISC{Gaertner,
  author = {Bernd Gärtner},
  title = {Fast and Robust Smallest Enclosing Balls},
  note = {\par Lo más pertinente es traducir hasta cierto punto el resumen:
	\begin{quote} \small Se presenta un programa que calcula la bola
	más pequeña que encierra un conjunto de $n$ puntos de un espacio
	$n$-dimensional. El programa es pequeño, rápido y robusto (para $n<20$).
	\end{quote} },
  pdf = {Gaertner.pdf},
  url = {citeseer.ist.psu.edu/106727.html},
}

@ARTICLE{Hamdan1996,
  author = {Hamdan, H.M. and Youssef, A.B. and Rasmy, M.E.},
  title = {The Potential Of Mathematical Morphology For Contour Extraction From
	Ultrasound Images},
  journal = {Engineering in Medicine and Biology Society, 1996. Bridging Disciplines
	for Biomedicine. Proceedings of the 18th Annual International Conference
	of the IEEE},
  year = {1996},
  volume = {2},
  pages = {881--882},
  note = {\par Los autores presentan un método de segmentación de endocardio
	en imágenes de ultrasonido. Es un ejemplo de aplicación práctica
	de morfología matemática: se usan las operaciones de apertura y cierre
	para suavizar la imagen, con lo que la detección de curvas cerradas
	(el miocardio) es sencilla. 
	
	 \par Un aporte (tal vez el único) es la comparación con otras técnicas
	como \ext{snakes} para la detección de bordes. },
  abstract = {This paper presents two applications for contour extraction from ultrasonic
	images. The first is the extraction of the endocardial boundaries
	from a sequence of echocardiographic images, and the second is the
	extraction of the contours of follicles in the ovary from an ultrasound
	obstetrical image. Mathematical morphology shows its potential for
	filtering and segmenting the images. This is because mathematical
	morphology is very efficient in dealing with geometrical features
	such as size, shape, contrast, and connectivity that can be considered
	as segmentation-oriented features. Moreover, morphological filters
	by reconstruction have a size-oriented simplification effect on the
	signal but preserve the contour information. Although linear filters
	are more pervasive, they are by no means ideal for ultrasound B-mode
	images},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Hamdan1996.pdf},
  url = {http://ieeexplore.ieee.org/search/srchabstract.jsp?arnumber=652022\&isnumber=14214\&punumber=5216\&k2dockey=652022@ieeecnfs\&query=\%28+\%28+mathematical\%3Cin\%3Emetadata+\%29+\%3Cand\%3E+\%28+morphology\%3Cin\%3Emetadata+\%29+\%29\%3Cand\%3E+\%28+image\%3Cin\%3Emetadata+\%29\&pos=3},
}

@ARTICLE{Jalba2004,
  author = {Jalba, AC and Wilkinson, MH and Roerdink, JB.},
  title = {Automatic segmentation of diatom images for classification.},
  journal = {Microscopy Research and Technique},
  year = {2004},
  volume = {65},
  pages = {72--85},
  note = {\par Los autores evalúan una variedad de técnicas para detectar diatomeas
	(algas) en imágenes de microscopia. Entre otras evalúan \ext{thresholding},
	segmentación por regiones, segmentación mediante \ext{watershed},
	\ext{Clustering}, etc.\par 
	
	 El artículo toma relevancia al considerar la cantidad de técnicas
	evaluadas; al final se da una evaluación cualitativa de los métodos
	y se sugiere a los métodos basados en \ext{watershed} más marcadores
	para hacer la segmentación de las figuras de las diatomeas. \par El
	artículo muestra un posible enfoque para la solución de la segmentación
	de los bordes de las glándulas en el proyecto en el que trabajo.},
  abstract = {A general framework for automatic segmentation of diatom images is
	presented. This segmentation is a critical first step in contour-based
	methods for automatic identification of diatoms by computerized image
	analysis. We review existing results, adapt popular segmentation
	methods to this difficult problem, and finally develop a method that
	substantially improves existing results. This method is based on
	the watershed segmentation from mathematical morphology, and belongs
	to the class of hybrid segmentation techniques. The novelty of the
	method is the use of connected operators for the computation and
	selection of markers, a critical ingredient in the watershed method
	to avoid over-segmentation. All methods considered were used to extract
	binary contours from a large database of diatom images, and the quality
	of the contours was evaluated both visually and based on identification
	performance.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve\&db=pubmed\&dopt=Abstract\&list\_uids=15570583\&query\_hl=26},
}

@ARTICLE{Lindblad2003,
  author = {Joakim Lindblad and Carolina Wählby and Ewert Bengtsson and Alla
	Zaltsman},
  title = {Image analysis for automatic segmentation of cytoplasms and classification
	of Rac1 activation},
  journal = {Cytometry},
  year = {2003},
  volume = {53},
  pages = {22-33},
  note = {\par Básicamente se buscan formas de células en imágenes. La segmentación
	de las células se logra mediante un clasificador estadístico. La
	estrategia para segmentar la célula es segmentar primero el núcleo
	mediante segmentación \ext{watershed} y usar los resultados obtenidos
	como semilla para la segmentación del citoplasma, de nuevo usando
	\ext{watershed}. Se presentan referencias a artículos que muestran
	como usar \ext{watershed} junto con la información dada por las semillas.
	
	 \par Dado que el objetivo no era exclusivamente segmentar las células,
	se presenta trabajo relativo a la caracterización de las células
	segmentadas. La clasificación de cada célula se hace usando clasificadores
	estadísticos como \ext{Linear Discriminant Anaysis}. \par El trabajo
	hecho por los autores es la unión de una cantidad de métodos apuntando
	a resolver un problema particular. Como trabajo de investigación
	puro no representa un gran avance pero es un muy buen caso de uso,
	y es en definitiva un sistema complejo, construido sobre técnicas
	también complejas. },
  abstract = {Rac1 is a GTP-binding molecule involved in a wide range of cellular
	processes. Using digital image analysis, agonist-induced translocation
	of green fluorescent protein (GFP) Rac1 to the cellular membrane
	can be estimated quantitatively for individual cells. METHODS: A
	fully automatic image analysis method for cell segmentation, feature
	extraction, and classification of cells according to their activation,
	i.e., GFP-Rac1 translocation and ruffle formation at stimuli, is
	described. Based on training data produced by visual annotation of
	four image series, a statistical classifier was created. RESULTS:
	The results of the automatic classification were compared with results
	from visual inspection of the same time sequences. The automatic
	classification differed from the visual classification at about the
	same level as visual classifications performed by two different skilled
	professionals differed from each other. Classification of a second
	image set, consisting of seven image series with different concentrations
	of agonist, showed that the classifier could detect an increased
	proportion of activated cells at increased agonist concentration.
	CONCLUSIONS: Intracellular activities, such as ruffle formation,
	can be quantified by fully automatic image analysis, with an accuracy
	comparable to that achieved by visual inspection. This analysis can
	be done at a speed of hundreds of cells per second and without the
	subjectivity introduced by manual judgments.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://www3.interscience.wiley.com/cgi-bin/abstract/106592262/ABSTRACT},
}

@ARTICLE{Loncaric1998,
  author = {Sven Loncaric},
  title = {A survey of shape analysis techniques},
  journal = pr,
  year = {1998},
  volume = {31},
  pages = {983--1001},
  note = {\par El artículo hace una presentación detallada de varios esquemas
	de representación y análisis de formas. Se hace un repaso de aspectos
	como la percepción humana de las formas y su relevancia para el análisis
	sistemático de las mismas.
	
	 \par Se revisan varios esquemas de representación de formas, como
	\ext{Boundary Scalar Transformations}, \ext{Boundary Space Domain},
	\ext{global Scalar Transform}, \ext{Global Space Domain} y otros.
	
	 \par Cuenta una lista muy detallada de referencias, que puede ser
	de gran ayuda tanto como punto de partida para búsquedas sobre el
	tema como referencia rápida de una técnica particular. sin embargo,
	el \ext{survey} ya tiene algo de tiempo encima. },
  abstract = {This paper provides a review of shape analysis methods. Shape analysis
	methods play an important role in systems for object recognition,
	matching, registration, and analysis. Research in shape analysis
	has been motivated, in part, by studies of human visual form perception
	systems. Several theories of visual form perception are briefly mentioned.
	Shape analysis methods are classified into several groups. Classification
	is determined according to the use of shape boundary or interior,
	and according to the type of result. An overview of the most representative
	methods is presented.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_udi=B6V14-44898T8-1\&\_coverDate=08\%2F01\%2F1998\&\_alid=310165966\&\_rdoc=1\&\_fmt=\&\_orig=search\&\_qd=1\&\_cdi=5664\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=4715d2ba690079c066b72ed35482d42e},
}

@ARTICLE{Constantinos2004,
  author = {Constantinos G. Loukas and Alf Linney},
  title = {A survey on histological image analysis-based assessment of three
	major biological factors influencing radiotherapy: proliferation,
	hypoxia and vasculature},
  journal = {Computer Methods and Programs in Biomedicine},
  year = {2004},
  volume = {74},
  pages = {183--199},
  note = {\par El artículo es un resumen de técnicas usadas para el análisis
	de imágenes histológicas. Entre los aspectos cubiertos se encuentran
	\ext{thresholding}, el análisis y clasificación de imágenes a color,
	la detección de límites (\ext{edge detection}), la comparación con
	plantillas, análisis de texturas, \ext{clustering} y otros.
	
	 \par El artículo presenta varios estudios en los que se han usado
	las técnicas descritas, y comenta de manera somera los resultados
	obtenidos. un aspecto importante de su contenido es que considrea
	las imágenes de color, y el color como tal como una característica
	importante de este tipo de imágenes, y da muestras de trabajos en
	los que se usa la imagen a color y se hacen análisis y clasificaciones
	de acuerdo a esta característica.
	
	 \par Se ofrece también un sumario de las características de estos
	esquemas de análisis, sobre detalles como complejidad, confiabilidad
	estadística, etc. },
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Constantinos2004.pdf},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_udi=B6T5J-49V9HRK-1\&\_coverDate=06\%2F30\%2F2004\&\_alid=310167587\&\_rdoc=1\&\_fmt=\&\_orig=search\&\_qd=1\&\_cdi=5004\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=58ebd8a8b8b3b7d36beddd540906dbb2#bbib23},
}

@ARTICLE{Maeda1998,
  author = {Junji Maeda and Takuya Iizawa and Tohru Ishizaka and Chiharu Ishikawa
	and Yukinori Suzuki},
  title = {Segmentation of natural images using anisotropic diffusion and linking
	of boundary edges},
  journal = pr,
  year = {1998},
  volume = {31},
  pages = {1993--1999},
  note = {\par Se presenta un método de extracción de bordes y unión de segmentos
	(\ext{edge linking}). la característica principal de la unión de
	segmentos es que se lleva a cabo mediante una función de potencial
	direccional (DPF); en cada pasada se consideran ocho direcciones
	posibles y se avanza a través de la que tiene un valor más alto al
	evaluar la DPF. 
	
	 \par Después de la unión de segmentos se aplica un filtro anisotrópico
	para suavizar los bordes. Los resultados son bastante buenos. La
	técnica de conexión de bordes amerita una revisión adicional en tanto
	que puede ser útil; aparentemente no depende de la orientación de
	los pixeles del borde. },
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Maeda1998.pdf},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_aset=V-WA-A-W-AD-MsSAYVA-UUA-U-AAWECDUYAW-AAWDACAZAW-BVCYYYEED-AD-U\&\_rdoc=6\&\_fmt=summary\&\_udi=B6V14-3W2SBJ2-1B\&\_coverDate=12\%2F31\%2F1998\&\_cdi=5664\&\_orig=search\&\_st=13\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=ffb95484795e5bf9d70ec362938bd9b8},
}

@ARTICLE{Najman2004,
  author = {Najman, L.},
  title = {Using mathematical morphology for document skew estimation},
  journal = {Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering},
  year = {2004},
  volume = {5296},
  pages = {182--191},
  note = {\par En este artículo se presenta un operador morfológico para
    determinar la inclinación de una imagen; el problema que se quiere resolver
      es el análisis de documentos escaneados. \par El autor logra dar una
      definición matemática formal del grado de inclinación de la imagen. Usando
      este resultado define un operador morfológico parametrizable que va
      alineando la imagen conforme el parámetro se acerca a la inclinación del
      documento.
  
  },
  abstract = {We propose a concise definition of the skew angle of document, based
	on mathematical morphology. This definition has the advantages to
	be applicable both for binary and grey-scale images. We then discuss
	various possible implementations of this definition, and show that
	results we obtain are comparable to those of other existing algorithms.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Najman2004.pdf},
  url = {http://www.scopus.com/scopus/record/display.url?view=basic\&origin=resultslist\&eid=2-s1.0-4DYM-CVT0-TWC1-C18P-00000-00\&sort=plf-f\&src=s\&nlo=\&nlr=\&nls=\&sid=57Xmfuc6U9hXEWI5LoV15y9\%3a70\&sot=b\&sdt=b\&sl=70\&s=TITLE-ABS-KEY\%28mathematical+and+morphology+and+pattern+and+recognition\%29\&relpos=36},
}

@ARTICLE{Nalttkemper2004,
  author = {Tim W. Nattkemper},
  title = {Automatic segmentation of digital micrographs: A survey},
  journal = {medinfo},
  year = {2004},
  note = {\par Se presenta el problema de clasificación de imágenes de microscopia.
	Una técnica llamada \ext{digital micrographs} crea una gran cantidad
	de imágenes, con la desventaja de que algunas pueden ser irrelevantes.
	El artículo resume las técnicas de clasificación y segmentación de
	este tipo de imágenes.
	
	 \par El autor resume técnicas como: \begin{itemize} \item Transformada
	Hough. Usada para buscar formas como círculos o elipses. \item Operadores
	morfológicos y binarización de imágenes. \item Técnicas de Inteligencia
	Artificial, como redes neuronales, \ext{Support Vector Machines},
	que han aprendido de ejemplos previos las asociaciones entre pixeles
	y etiquetas (categorías). \end{itemize} El artículo no profundiza
	demasiado en ninguna de las técnicas; hace un resumen de las ventajas
	y desventajas de cada una de ellas y brinda referencias a puestas
	en práctica de los métodos. 
	
	 \par Este artículo tiene la ventaja de ser reciente, pero es tal
	vez demasiado general, y se siente algo incompleto; sin embargo hay
	que considerar que es un tema muy específico (\ext{microarrays}).},
  abstract = {Digital micrographs and play a crucial role in today's biomedical
	research. Due to progresses in experiment standardization and automation
	large sets of digital microscopy images, so called micrographs are
	recorded and stored to databases. The subsequent analysis of the
	large number of digital images needs the image information to be
	transformed into quantitative data, which can be processed by statistical
	methods and datamining. This article summarizes applications of optical
	microscopy in biomedical research and describes the individual characteristics
	in micrograph segmentation and classification. An overview on past
	works based on image processing and artificial neural networks is
	given and the problem of segmentation evaluation. It concludes with
	recommendations for future works.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Nattkemper2004.pdf},
  url = {http://cmbi.bjmu.edu.cn/news/report/2004/medinfo2004/pdffiles/papers/4069Nattkemper.pdf},
}

@ARTICLE{Nedzved2000,
  author = {A. Nedzved and S. Ablameyko and I. Pitas},
  title = {Morphological Segmentation of Histology Cell Images},
  journal = {International Conference on Pattern Recognition},
  year = {2000},
  volume = {1},
  pages = {1500},
  note = {\par Se presenta un esquema para la extracción de bordes en imágenes,
	que se basa en adelgazamiento (\ext{thinning}) de la imagen y en
	un análisis pixel a pixel, teniendo en cuenta el punto estudiado
	y sus vecindades. \par Para determinar los bordes de una imagen que
	ya ha pasado por \ext{thinning}, se aplica un gradiente morfológico:
	la diferencia entre las salidas de una erosión y una dilación de
	la imagen. },
  abstract = {Two algorithms for segmentation of cell images are proposed. They
	have a unique part that contains computation of morphological gradient
	to extract object borders and thinning the obtained borders to get
	a line of one-pixel thickness. For this task, we propose the fast
	gray-scale thinning algorithm that is based on the idea of the analysis
	of binary image layers. Then, the obtained one-pixel lines are used
	to extract cells and compute their characteristics. The algorithms
	based on morphological and split/merge segmentation are developed
	and used for this task.},
  doi = {http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICPR.2000.905385},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Nedzved2000.pdf},
  url = {http://csdl2.computer.org/persagen/DLAbsToc.jsp?resourcePath=/dl/proceedings/\&toc=comp/proceedings/icpr/2000/0750/01/0750toc.xml\&DOI=10.1109/ICPR.2000.905385},
}

@ARTICLE{Nomura2005,
  author = {Shigueo Nomura and Keiji Yamanaka and Osamu Katai and Hiroshi Kawakami
	and Takayuki Shiose},
  title = {A novel adaptive morphological approach for degraded character image
	segmentation},
  journal = pr,
  year = {2005},
  volume = {38},
  pages = {1961--1975},
  note = {\par Se preenta un método de reconocimiento de caracteres para identificar
	números de placas de carros en imágenes. El reconocimiento depende
	en gran medida de análisis sobre el histograma \ext{vertical} de
	la imagen, para cosas como separar los caracteres, pegar segmentos
	separados de un caracter, etc. \par La presentación es muy completa,
	se llega al nivel de mostrar algoritmos y definir todos los elementos
	que participan en él.\par Un problema del artículo es que no se describe
	el procedimiento usado para binarizar la imagen. En vez de eso se
	pide al lector que revise la referencia pertinente. },
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Nomura2005.pdf},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleListURL\&\_method=list\&\_ArticleListID=309742577\&\_sort=d\&\_st=0\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=bd62aae7c28083a86859aa3cc7b26e08\&view=f},
}

@ARTICLE{Pathak2000,
  author = {S.D. Pathak and D.R. Haynor and Y. Kim},
  title = {Edge-guided boundary delineation in prostate ultrasound images},
  journal = {Medical Imaging, IEEE Transactions on},
  year = {2000},
  volume = {19},
  pages = {1211--1219},
  note = {\par Se presenta un método de detección de límites en imágenes de
	próstata. la detección usa información relativa a la forma de la
	próstata y presenta al usuario un conjunto de segmentos para que
	los una \emph{manualmente}. La unión de bordes se hace manual para
	que el usuario pueda integrar cierta información anatómica particular
	de cada paciente en el proceso de detección.
	
	 \par Para la detección de bordes primero se ejecuta un procedimiento
	denominado \ext{ Weak Membrane Fitting} que halla bordes modelables
	por funciones a trozos. Luego aprovechando que se conoce de manera
	aproximada la forma buscada de descartan los bordes que están más
	allá de una distancia calculada para cada imagen.
	
	 \par El método presentado está muy bien justificado desde el punto
	de vista estadístico, pero no es descrito con la profundidad requerida;
	se depende mucho de referencias externas. },
  abstract = {Accurate detection of prostate boundaries is required in many diagnostic
	and treatment procedures for prostate disease. Here, a new paradigm
	for guided edge delineation is described, a which involves presenting
	automatically detected prostate edges as a visual guide to the observer,
	followed by manual editing. This approach enables robust delineation
	of the prostate boundaries, making it suitable for routine clinical
	use. The edge-detection algorithm is comprised of three stages. An
	algorithm called sticks is used to enhance contrast and at the same
	time reduce speckle in the transrectal ultrasound prostate image.
	The resulting image is further smoothed using an anisotropic diffusion
	filter. In the third stage, some basic prior knowledge of the prostate,
	such as shape and echo pattern, is used to detect the most probable
	edges describing the prostate. Finally, patient-specific anatomic
	information is integrated during manual linking of the detected edges.
	The algorithm was tested on 125 images from 16 patients. The performance
	of the algorithm was statistically evaluated by employing five expert
	observers. Based on this study, the authors found that consistency
	in prostate delineation increases when automatically detected edges
	are used as visual guide during outlining, while the accuracy of
	the detected edges was found to be at least as good as those of the
	human observers. The use of edge guidance for boundary delineation
	can also be extended to other applications in medical imaging where
	poor contrast in the images and the complexity in the anatomy limit
	the clinical usability of fully automatic edge-detection techniques},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Pathak2000.pdf},
  url = {http://ieeexplore.ieee.org/search/srchabstract.jsp?arnumber=897813\&isnumber=19435\&punumber=42\&k2dockey=897813@ieeejrns\&query=\%28edge-guided+boundary+delineation+in+prostate+ultrasound\%3Cin\%3Emetadata\%29\&pos=0},
}

@ARTICLE{Pitasa1992,
  author = {I. Pitasa and A. N. Venetsanopoulosb},
  title = {Morphological shape representation},
  journal = pr,
  year = {1992},
  volume = {25},
  pages = {555--565},
  note = {\par Los autores presentan un esquema de representación de objetos
	mediante árboles, esta representación es un avance con respecto a
	otras existentes en la época, como el \ext{skeleton} o los \ext{Enclosing
	Structural Elements}. \par La representación se forma de manera básica
	construyendo un árbol que tiene elementos estructurantes en las hojas
	y operadores morfológicos en los nodos padre. Para determinar qué
	elemento estructurante se usa y qué operación debe aplicarse los
	autores presentan los algoritmos correspondientes. \par Esta representación
	puede llegar a ser muy útil para el reconocimiento de patrones y
	comparación de imágenes si se conoce de antemano qué tipo de formas
	se encontrará en la imagen analizada o si se puede dar una \ci base\cd
	adecuada de elementos estructurantes que puedan representar de manera
	razonable una imagen.
	
	 },
  abstract = {A new approach for shape representation is described, which provides
	a general scheme for object description and unifies some of the existing
	representation techniques. The proposed method has the advantage
	that it is based on the use of simple geometric objects which are
	intuitively used by humans in their perception of shapes. Furthermore,
	its unifying framework can be used both in computer graphics and
	computer vision, thus providing a tool to close the existing gap
	between object modeling and object recognition in certain applications.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://ieeexplore.ieee.org/search/srchabstract.jsp?arnumber=481673\&isnumber=10299\&punumber=83\&k2dockey=481673@ieeejrns\&query=\%28morphological+shape+representation\%3Cin\%3Emetadata\%29\&pos=3},
}

@ARTICLE{Zhu1996,
  author = {Qiuming Zhu, Matt Payne and Victoria Riordan},
  title = {Edge linking by a directional potential function (DPF)},
  journal = {Image and Vision Computing},
  year = {1996},
  volume = {14},
  pages = {59--70},
  note = {\par En el artículo se hace una presentación bastante completa del
	concepto de funciones de potencial, desde la perspectiva física de
	este concepto. Luego se exponen los elementos necesarios para usar
	esta función en el problema de conectar bordes. \par Los segmentos
	se conectan considerando la dirección de las fuerzas en los pixeles
	de los bordes de los segmentos a conectar. De manera adicional, se
	tiene una clasificación de pixeles de acuerdo a la cual se asigna
	más o menos energía a cada pixel. \par El artículo es definitivamente
	relevante para mi proyecto; es un método alternativo de unión de
	segmentos y de inmediato se ve que no depende de las orientaciones
	iniciales de los segmentos a conectar. },
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Zhu1996.pdf},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_aset=V-WA-A-W-AD-MsSAYVA-UUA-U-AAWECDUYAW-AAWDACAZAW-BVCYYYEED-AD-U\&\_rdoc=11\&\_fmt=summary\&\_udi=B6V09-3VVCMM1-1V\&\_coverDate=02\%2F29\%2F1996\&\_cdi=5641\&\_orig=search\&\_st=13\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=86651008d5824a918b0132d4e3f775f5},
}

@ARTICLE{Robert1998,
  author = {L. Robert and G. Malandain},
  title = {Fast Binary Image Processing Using Binary Decision Diagrams},
  journal = {Computer Vision and Image Understanding: CVIU},
  year = {1998},
  volume = {72},
  pages = {1--9},
  number = {1},
  note = {\par En el procesamiento de imágenes binarias gran parte del trabajo
	se invierte en analizar pixeles y sus vecinos correspondientes; el
	resultado de este análisis puede plantearse como una función booleana
	que toma $n$ variables. Los autores proponen un \ci nuevo\cd esquema
	para la representación de estas funciones, mediante grafos dirigidos
	que tienen como nodos las variables y como nodos terminales los resultados
	de la función.
	
	 \par El sistema presentado es un paquete de \ext{software} que es
	capaz de traducir el grafo dado a código C sencillo. En definitiva
	se tiene un sistema capaz de generar implementaciones eficientes
	de funciones booleanas. Los resultados muestran que en los problemas
	aplicados el factor de mejora llega a ser de unas 20 veces sobre
	el tiempo original.
	
	 \par El artículo es algo viejo (1996) y haría falta revisar qué se
	ha hecho hasta ahora. sin embargo el código producido es bastante
	limpio y directo. },
  abstract = {Many classical image processing tasks can be realized as evaluations
	of a boolean function over subsets of an image. For instance, the
	simplicity test used in 3D thinning requires examining the 26 neighbors
	of each voxel and computing a single boolean function of these inputs.
	In this article, we show how Binary Decision Diagrams can be used
	to produce automatically very efficient and compact code for such
	functions. The total number of operations performed by a generated
	function is at most one test and one branching for each input value
	(e.g., in the case of 3D thinning, 26 tests and branchings). At each
	stage, the function is guaranteed to examine only the pertinent input
	data, i.e., the values which affect the result.},
  citeseerurl = {http://citeseer.ist.psu.edu/update/635514},
  pdf = {Robert1998.pdf},
  url = {citeseer.ist.psu.edu/robert98fast.html},
}

@ARTICLE{Sanchez-Marin1999,
  author = {Sanchez-Marin, Francisco J.},
  title = {Automatic segmentation of contours of corneal cells.},
  journal = {Comput Biol Med.},
  year = {1999},
  volume = {29},
  pages = {243--258},
  note = {\par Se presenta un método de detección de bordes de células de córneas
	en imágenes. \par El procedimiento es bastante directo: se aplica
	un filtro para remover frecuencias bajas en la imagen, luego se sustrae
	de la original, y se aplican otras operaciones como aumento del contraste
	y binarización; finalemente los contornos de las células se hallan
	calculando el \ext{skeleton} de la imagen resultante. \par Es un
	caso bastante típico del procesamiento de imágenes de microscopia.},
  abstract = {A fully automatic computerized method for segmenting contours of corneal
	endothelial cells is proposed. As part of the method, scale-space
	filtering (i.e. Gaussian filtering) is used to achieve tasks different
	from noise removal. This type of filtering is applied making use
	of the separability property of Gaussian kernels, avoiding the erosion
	of images. A variant of unsharp masking is used to considerably increase
	the visibility of dark areas of images. It is shown how the overflow
	that occurs when two images are subtracted can be handled to produce
	better results than normal unsharp masking. The method is exemplified
	with a low quality specular micrograph. To test the performance of
	the method, its output is used to automatically calculate the average
	cell size of images of different samples of tissue and different
	visual quality. The obtained results are successfully compared to
	those obtained with a manual semi-automatic method. A method for
	reading the segmented contours is suggested as well as two shape
	representations to achieve morphometric analysis of individual cells.},
  owner = {sanchez-Marin1999.pdf},
  pdf = {local},
  url = {http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?cmd=Retrieve\&db=pubmed\&dopt=Abstract\&list\_uids=10439894\&query\_hl=4},
}

@ARTICLE{Santos2001,
  author = {A. Santos and C. Ramiro and M. Desco and N. Malpica and A. Tejedor
	and A. Torres and M. J. Ledesma-Carbayo, M. Castilla and P. García-Barreno},
  title = {Automatic detection of cellular necrosis in epithelial cell cultures},
  journal = {SPIE},
  year = {2001},
  volume = {4322},
  pages = {1605--7422},
  note = {\par El problema a resolver es cuantificar las células vivas y \ci
	muertas\cd en cultivos de células. una restricción importante es
	que no se debe alterar la muestra biológica, por lo que ayudas como
	el teñido de tejidos no están disponibles. \par La detección funciona
	buscando texturas dentro de la imagen analizada, y entregando una
	medida aproximada de la cantidad de células vivas o muertas calculada
	usando el área de la textura y el área promedio (dada de antemano)
	de las células. Éste es uno de los problemas más graves de la técnica;
	es una asunción muy fuerte con respecto a los elementos buscados.
	\par los parámetros que dscriben a las texturas buscadas se aprenden
	de un conjunto de ejemplos clasificado con anterioridad. },
  abstract = {Automatic discrimination and quantification of alive and dead cells
	in phase contrast microscopy images allows in vivo analysis of the
	viability of cultured cells without staining. Unsupervised segmentation,
	based on texture analysis, classifies each image region into three
	groups: live cells, necrotic cells and background. The segmentation
	is based on three discriminant functions, built using a total of
	12 parameters derived from the histogram and the co-occurrence matrix.
	These parameters were selected performing a discriminant analysis
	on a training set that included images from three different cultures.
	Once images are automatically segmented, the approximate number of
	live and dead cells is obtained by dividing each area by the average
	size of each cell type.
	
	 The number and percentage of live and necrotic cells have been obtained
	for primary cellular cultures in intervals of 48 hr. during two weeks.
	The results have been compared with the figures given by an experienced
	human observer, showing a very good correlation (Pearson's coefficient
	0.95, kappa 0.87). A reliable and easy-to-use tool has been developed.
	It provides quantitative results on phase contrast microscopy images
	of cell cultures, with preliminary results showing accuracy similar
	to that provided by an expert, allowing to count a higher number
	of fields.},
  owner = {Santos2001.pdf},
  pdf = {local},
  url = {http://jazmin.die.upm.es/im/papers/4322\_212.pdf},
}

@ARTICLE{Schonfeld1991,
  author = {Schonfeld, D. Goutsias, J.},
  title = {Optimal morphological pattern restoration from noisy binary images},
  journal = {Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on},
  year = {1991},
  volume = {13},
  pages = {14--29},
  note = {\par El artículo presenta un método para suavizar imágenes binarias
	mediante operaciones de morfología matemática. El procesamiento para
	una imagen particular se presenta como una secuencia de filtros.
	Se hace una presentación de la teoría de filtros morfológicos, y
	de los problemas de parametrizar cada filtro. Un elemento importante
	para la restauración de una imagen es el elemento estructurante,
	básicamente la \ci figura geométrica\cd usada para aplicar el filtrado;
	dependiendo de ésta la restauración puede afectar la suavidad de
	los bordes de los objetos de la imagen de manera considerable. \par
	
	 Se espera del lector que maneje conceptos básicos de morfología,
	como aperturas y cierres; toda la presentación del método propuesto
	está justificada matemáticamente. Es relevante para el proyecto como
	referencia básica a los esquemas de reducción de ruido de imágenes
	binarias, ya que lo que se logra indirectamente es, a pesar de alterar
	bordes, disminuir la cantidad de objetos de la imagen a procesar.},
  abstract = {A theoretical analysis of morphological filters for the optimal restoration
	of noisy binary images is presented. The problem is formulated in
	a general form, and an optimal solution is obtained by using fundamental
	tools from mathematical morphology and decision theory. Consideration
	is given to the set-difference distance function as a measure of
	comparison between images. This function is used to introduce the
	mean-difference function as a quantitative measure of the degree
	of geometrical and topological distortion introduced by morphological
	filtering. It is proved that the class of alternating sequential
	filters is a set of parametric, smoothing morphological filters that
	best preserve the crucial structure of input images in the least-mean-difference
	sense},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Schonfeld1991.pdf},
  url = {http://ieeexplore.ieee.org/search/srchabstract.jsp?arnumber=67627\&isnumber=2400\&punumber=34\&k2dockey=67627@ieeejrns\&query=\%28optimal+morphological+pattern+restoration+from+noisy+binary+images\%3Cin\%3Emetadata\%29\&pos=0},
}

@ARTICLE{Shih2004,
  author = {Frank Y. Shih and Shouxian Cheng},
  title = {Adaptive mathematical morphology for edge linking},
  journal = {Information Sciences},
  year = {2004},
  volume = {167},
  pages = {9--21},
  note = {\par El artículo presenta un método para llenar los vacíos entre
	segmentos de curvas. Usa la operación (el operador) de dilación,
	con elipses de tamaños y orientaciones variables como elemento estructurante.
	
	 \par Este artículo y sus referencias son muy relevantes para el proyecto,
	ya que plantean una solución para un problema muy importante dentro
	del proyecto: cerrar curvas (bordes) rotos o desconectados. Cuenta
	además con una cantidad considerable de ejemplos visuales del funcionamiento
	del método.
	
	 \par Tal vez la única desventaja es que se trabaja sobre imágenes
	en las que los bordes que se deben conectar son básicamente la curva
	original \ci pintada\cd de manera puntuada; los pixeles están alineados,
	al menos localmente. Habría que probar qué tal funciona cuando la
	dirección de los pixeles de las puntas de los segmentos se ha alterado
	mucho, como es el caso. },
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Shih2004.pdf},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_aset=V-WA-A-W-AD-MsSAYVA-UUA-U-AAWECDUYAW-AAWDACAZAW-BVCYYYEED-AD-U\&\_rdoc=3\&\_fmt=summary\&\_udi=B6V0C-49XX2TF-2\&\_coverDate=12\%2F02\%2F2004\&\_cdi=5643\&\_orig=search\&\_st=13\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=21ec3c99983151ccb53e7cdd879fdacc},
}

@ARTICLE{Shih2003,
  author = {Frank Y. Shih and Vijayalakshmi Gaddipati},
  title = {General sweep mathematical morphology},
  journal = pr,
  year = {2003},
  volume = {36},
  pages = {1489--1500},
  note = {\par El artículo explica un conjunto de definiciones dentro de la
	teoría de morfología matemática que permiten hacer operaciones morfológicas
	con elementos estructurantes mientras se varía su orientación e incluso
	su forma. Una aplicación práctica de esta teoría es un esquema para
	unir segmentos de curva \cite{Shih2004}.
	
	 \par Otra aplicación de este esquema es la determinación de rutas
	óptimas a través de un sitio con diversos obstáculos },
  owner = {Shih2003.pdf},
  pdf = {local},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_udi=B6V14-47P1NC3-2\&\_coverDate=07\%2F31\%2F2003\&\_alid=314104445\&\_rdoc=1\&\_fmt=\&\_orig=search\&\_qd=1\&\_cdi=5664\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=e83d5fded747efdf71aeaeed33d16e51},
}

@PHDTHESIS{Wayne2000,
  author = {Wayne, {Lin Wei-Cheng}},
  title = {Mathematical Morphology and Its Applications on Image Segmentation},
  school = {National Taiwan University},
  year = {2000},
  note = {\par Esta tesis presenta un método semiautomático de segmentación
	de video basado en transformada \ext{watershed} y operaciones morfológicas
	básicas. Se pretende aplicar los resultados de la segmentación en
	esquemas de codificación de video como MPEG-4.\par El documento tiene
	una revisión adecuada de conceptos básicos de morfología y de la
	transformada \ext{watershed}. Sobre el problema que se busca resolver,
	se obtienen resultados visualmente buenos, pero con la grave desventaja
	de tener que pedir al usuario una estimación inicial de los bordes
	del objeto a segmentar.},
  pdf = {Wayne2000.pdf},
  url = {http://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/~wclin/download/thesis.pdf},
}

@TECHREPORT{Weickert2000,
  author = {Joachim Weickert},
  title = {Efficient image segmentation using partial differential equations
	and morphology},
  institution = {University of Manheim},
  year = {2000},
  note = {\par El autor propone un esquema eficiente de segmentación de imágenes
	usando transformada \ext{watershed}. Para controlar la sobresegmentación
	que el método crea, se aplican a manera de preprocesamiento filtros
	basados en ecuaciones diferenciales parciales: una técnica de difusión
	para la mejora de bordes y otra de restauración, para disminuri el
	ruido. El autor presenta implementaciones \ci eficientes \cd de los
	métodos de preprocesamiento y muestra las ventajas de preprocesar
	las imágenes, segmentándolas con diversos \ci sabores\cd de la transformada
	\ext{watershed}, señalando que aún métodos sencillos de segmentación
	pueden tener mejoras considerables gracias a los procedimientos previos
	aplicados.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://www.mia.uni-saarland.de/weickert/Papers/TR\_3\_00.ps.gz},
}

@ARTICLE{Wilson1992,
  author = {Wilson, S.S.},
  title = {Theory of Matrix Morphology},
  journal = {IEEE Transactions on Analysis and Machine Intelligence},
  year = {1992},
  volume = {14},
  pages = {636--652},
  note = {\par Este artículo presenta la teoría de morfología de matrices;
	básicamente se tiene dos matrices, una de imágenes y otra de elementos
	estructurantes, y esta teoría indica de qué manera se aplican qué
	transformaciones a qué elementos de la matriz de imágenes y de qué
	manera se combinan los resultados. \par En la presentación hecha
	se indica que las operaciones de morfología escalar tienen un equivalente
	respectivo en la morfología de matrices. De igual manera extienden
	la teoría de morfología de matrices a el caso de imágenes en escala
	de grises.
	
	 \par
	
	
	 Los autores presentan varios problemas en la que la teoría presentada
	tiene aplicación y que son difíciles de enfrentar mediante métodos
	tradicionales; muestran ejemplos de aplicación para la transformada
	\ext{Hit and Miss}, usada para detectar formas, y problemas como
	el reconocimiento de caracteres; cada \ci primitiva\cd del caracter
	es una imagen en la matriz de imágenes.
	
	 \par Todo el artículo está escrito en un tono muy matemático, pero
	se hacen definiciones pertinentes de todos los términos que se usan,
	llegando a la teoría de conjuntos, además de hacer una presentación
	corta y sencilla de los conceptos de morfología escalar.
	
	 },
  abstract = {The current concept of mathematical morphology (called scalar morphology
	here) is extended to a matrix morphology formalism. A formal definition
	of matrix morphology on binary images is followed by a complete pictorial
	example of a nontrivial application. Binary matrix morphology is
	extended to gray-scale matrix morphology using a traditional development.
	General window transforms are expressed in terms of matrices. An
	application to character recognition is given},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Wilson1992.pdf},
  url = {http://ieeexplore.ieee.org/search/srchabstract.jsp?arnumber=141554\&isnumber=3801\&punumber=34\&k2dockey=141554@ieeejrns\&query=\%28theory+of+matrix+morphology\%3Cin\%3Emetadata\%29\&pos=0},
}

@ARTICLE{Hai-Shan1998,
  author = {Hai-Shan Wu and Joseph Barba and Joan Gil},
  title = {A Parametric Fitting Algorithm for Segmentation of Cell Images},
  journal = {IEEE Transactions on Biomedical Engineering},
  year = {1998},
  volume = {45},
  pages = {400--407},
  note = {\par El artículo presenta un método de detección de elipses en el
	que se usan funciones de penalización para ajustar los parámetros
	de la elipse buscada. los autores indican que el método tiene un
	rendimiento mayor, tanto en espacio como en velocidad, que la Transformada
	Hough. De la misma manera argumentan que funciona mejor que métodos
	de clasificación como bayes o K-\ext{means}. \par A primera vista
	el método puede ser generalizado a detección de primitivas cualesquiera,
	como líneas. El algoritmo no sólo usa información de los bordes de
	la imagen (imagen binarizada), sino de la imagen misma (escala de
	grises). Sin embargo esta generalización no se explora. \par Una
	característica muy importante es que el método es capaz de detectar
	células (elipses) superpuestas.
	
	 },
  abstract = {Abstract-- This paper presents a parametric fitting algorithm for
	segmentation of cervical and breast cell images from cytology smears.
	A parametric elliptical model for cells is introduced and the param-
	eters adjusted to fit the cell shapes while minimizing a cost function.
	Segmentation results of noisy human cervical cell and textured breast
	cell images demonstrate that the proposed parametric fitting algorithm
	is very successful in segmentation of images of both nonoverlapped
	and overlapped elliptically shaped cells.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Hai-Shan1998.pdf},
  url = {http://ieeexplore.ieee.org/iel3/10/14391/00661165.pdf},
}

@INPROCEEDINGS{Wu2003,
  author = {Shuanhu Wu and Hong Yan},
  title = {Microarray image processing based on clustering and morphological
	analysis},
  booktitle = {CRPITS '03: Proceedings of the First Asia-Pacific bioinformatics
	conference on Bioinformatics 2003},
  year = {2003},
  pages = {111--118},
  address = {Darlinghurst, Australia, Australia},
  publisher = {Australian Computer Society, Inc.},
  note = {\par Los autores presentan un esquema de detección de formas en imágenes
	de microscopia ---\ext{microarrays}--- basado en K-\ext{means} y
	operaciones de morfología matemática. \par La detección de puntos
	en las imágenes se lleva a cabo usando como característica la intensidad
	de la imagen, usando K-\ext{means} para clasificar los pixeles en
	dos categorías: \ext{foreground} y \ext{background}. Finalmente se
	aplica una sucesión de erosiones y dilaciones para suavizar la imagen.},
  isbn = {0-909-92597-6},
  location = {Adelaide, Australia},
  pdf = {Wu2003.pdf},
  url = {http://portal.acm.org/citation.cfm?id=820204\&coll=Portal\&dl=GUIDE\&CFID=54920669\&CFTOKEN=94173340#},
}

@ARTICLE{Thomas2003,
  author = {Thomas Würflinger and Jens Stockhausen and Dietrich Meyer-Ebrecht
	and Alfred Böcking},
  title = {Robust Automatic Coregistration, Segmentation, and Classification
	of Cell Nuclei in Multimodal Cytopathological Microscopic Images},
  journal = {Elsevier Science},
  year = {2003},
  note = {\par El artículo presenta un sistema de diagnóstico de cáncer basado
	en imágenes histológicas de células. Cada muestra es teñida varias
	veces, y las múltiples imágenes obtenidas de registran para dar lugar
	a una sola imagen, sobre la cual se hace la búsqueda de formas.
	
	 \par La búsqueda de formas se hace mediante B-\ext{snakes}, y los
	bordes que dan la fuerza para el movimiento del \ext{snake} se hallan
	mediante un filtro gaussiano derivativo. Para fijar la posición inicial
	de \ext{snake} se usa información del color de la imagen.
	
	 \par El artículo muestra un caso en el que la información proporcionada
	por el color puede ser útil para dar estimaciones iniciales de dónde
	está la forma detectada. Además es un experimento al trabajar con
	imágenes multimodales y combinar la información obtenida con cada
	teñido; sin embargo, los resultados muestran que se obtienen mejores
	resultados al trabajar con una sola modalidad. Este es un punto en
	el que los autores señalan que debe haber más investigación. },
  abstract = {The paper describes the key component of the Multimodal Cell Analysis
	approach, a novel cytologic evaluation method for early cancer detection.
	The approach is based on repeated staining of a cell smear. The correlation
	of features and data extracted from the different stains, and related
	to relocated individual cells, may yield a dramatic increase of diagnostic
	reliability. In order to utilise the technique, fully automatic,
	adaptive image preprocessing techniques need to be applied, which
	are described in this article: coregistration of multimodal images,
	segmentation, and classification of cell nuclei. The presented feasibility
	study shows both efficiency and robustness of all steps being high
	regard- ing medical image material, and it strongly supports clinical
	application.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Thomas2003.pdf},
  url = {http://www.lfm.rwth-aachen.de/files/mmca/documents/cmigpreprint\_03.pdf},
}

@ARTICLE{Xu2001a,
  author = {Xu, Jianning},
  title = {Morphological representation of 2-D binary shapes using rectangular
	components},
  journal = pr,
  year = {2001},
  volume = {34},
  pages = {277--286},
  note = {\par El autor presenta un esquema de representación de formas mediante
	superposición de rectángulos. en el artículo se hace una buena introducción
	a los problemas que pueden resolverse mediante esta técnica, como
	la comparación de imágenes o la visión artificial. \par La técnica
	está basada en la transformada morfológica \ext{skelenton}; tiene
	la desventaja de no ser invariante con la rotación y el escalado.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Xu2001a.pdf},
  url = {http://www.scopus.com/scopus/record/display.url?view=basic\&origin=reflist\&eid=2-s1.0-49BR-YNF0-TWC1-C0GW-00000-00\&sort=plf-f\&src=s\&sid=3kqW6X5Zpr9oWiYKzLcJ14k\%3a10\&sot=b\&sdt=b\&sl=45\&s=TITLE-ABS-KEY\%28pattern+recognition+morphology\%29},
}

@ARTICLE{Yamada1993,
  author = {H. Yamada and K. Yamamoto and K. Hosokawa},
  title = {Directional mathematical morphology and reformalized Hough transformation
	for the analysis of topographic maps},
  journal = {Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on},
  year = {1993},
  volume = {15},
  pages = {380--387},
  note = {\par El problema enfrentado es la extracción de información de imágenes
	de mapas impresos, de manera más exacta, extracción de líneas (carreteras,
	etc) y símbolos (distancias, indicativos de tipos de edificios y
	otros).
	
	 \par La extracción de las curvas que definen caminos y carreteras
	fue hecha usando operaciones morfológicas sobre el \ext{skeleton}
	de la imagen. Los criterios usados para ubicar las líneas fueron
	medir qué tan alineados están varios pixeles y considerar las vecindades
	entre ellos para obtener líneas rectas y curvas naturales.
	
	 \par La extracción de símbolos en el mapa se hizo mediante \ext{Generalized
	Hough Transform}. El nivel de eficiencia alcanzado con esta técnica
	es de cerca del {$80 \%$}, descontando casos particulares en que
	la forma buscada se mezcla con la textura del fondo, donde se tiene
	una eficiencia del {$70\%$}.
	
	 \par El sistema propuesto por los autores es paralelizable.
	
	
	 },
  abstract = {One of the most difficult and important problems encountered in the
	automatic digitizing of graphical topographic maps is the identification
	and separate digitizing of different kinds of features. Essentially,
	in topographic maps, there are two kinds of geometric features: linear
	features, such as roads and railways that have an arbitrary length,
	and symbols, which indicate a type of building or area of land usage
	or even numerical information. These two types of features are extracted
	and recognized by using methods based on multiangled parallelism
	(MAP). The MAP operation method performs parallel calculation on
	directional feature planes. The linear features are extracted using
	erosion-dilation operations on the directional feature planes, and
	the symbols are extracted using a reformalized and parallel version
	of the generalized Hough transformation on the same directional planes,
	which is called the MAP matching method. The methods have been applied
	to a 1/25000 scale map},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://ieeexplore.ieee.org/search/srchabstract.jsp?arnumber=206957\&isnumber=5293\&punumber=34\&k2dockey=206957@ieeejrns\&query=\%28directional+mathematical+morphology+and+reformalized+hough+transformation+for+the+analysis+of+topographic+maps\%3Cin\%3Emetadata\%29\&pos=0},
}

@ARTICLE{Yanga2001,
  author = {Faguo Yanga and Tianzi Jiang},
  title = {Cell Image Segmentation with Kernel-Based Dynamic Clustering and
	an Ellipsoidal Cell Shape Model},
  journal = {Journal of Biomedical Informatics},
  year = {2001},
  volume = {34},
  pages = {67--73},
  note = {\par Se presenta un método de segmentación de células en imágenes
	con \ci bastante\cd ruido. la manera de atacar el problemna es sencilla:
	se hace detección de bordes con el operador de Canny, se descartan
	(de acuerdo a la cantidad de pixeles) aquellos bordes demasiado pequeños.
	Los pixeles resulatantes se clasifican usando un método basado en
	\ext{kernels} y finalmente se pone a un algoritmo genético a estimar
	los parámetros que ajusten los bordes a una elipse.
	
	 \par El uso de algoritmos genéticos me parece un tanto excesivo para
	el problema de estimación de elipses. },
  abstract = {In this paper, we propose a novel approach to cell image segmentation
	under severe noise conditions by combining kernel-based dynamic clustering
	and a genetic algorithm. Our method incorporates a priori knowledge
	about cell shape. That is, an elliptical cell contour model is introduced
	to describe the boundary of the cell. Our method consists of the
	following components: (1) obtain the gradient image; (2) use the
	gradient image to obtain points which possibly belong to cell boundaries;
	(3) adjust the parameters of the elliptical cell boundary model to
	match the cell contour using a genetic algorithm. The method is tested
	on images of noisy human thyroid and small intestine cells.},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {local},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_udi=B6WHD-45BCBXS-1\&\_coverDate=04\%2F30\%2F2001\&\_alid=309738227\&\_rdoc=1\&\_fmt=\&\_orig=search\&\_qd=1\&\_cdi=6848\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=80c8666982b072e547cd0814337437a1},
}

@ARTICLE{Yu2005,
  author = {Li Yu and Runsheng Wang},
  title = {Shape representation based on mathematical morphology},
  journal = prl,
  year = {2005},
  volume = {26},
  pages = {1354--1362},
  note = {\par Se propone un esquema de representación de formas en términos
	de sub-formas convexas más pequeñas. El método obtenido es independiente
	de aspectos como translaciones, rotaciones o escalado. },
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Yu2005.pdf},
  url = {http://www.sciencedirect.com/science?\_ob=ArticleURL\&\_aset=V-WA-A-W-AZ-MsSAYZW-UUA-U-AAWECDUAVE-AAWDACUEVE-BVCYDEUUE-AZ-U\&\_rdoc=1\&\_fmt=summary\&\_udi=B6V15-4F0GC1J-6\&\_coverDate=07\%2F01\%2F2005\&\_cdi=5665\&\_orig=search\&\_st=13\&\_sort=d\&view=c\&\_acct=C000055778\&\_version=1\&\_urlVersion=0\&\_userid=1998314\&md5=5ea071133c91c2aa248b9936a85115b8},
}

@ARTICLE{Zharkova2005,
  author = {Zharkova, V. and Ipson, S. and Benkhalil, A. and Zharkov, S.},
  title = {Feature recognition in solar images},
  journal = {Artificial Intelligence Review},
  year = {2005},
  volume = {23},
  pages = {209--266},
  note = {\par El artículo es una revisión de una gran cantidad de técnicas
	usadas para el procesamiento de imágenes del Sol, aplicadas a una
	variedad de problemas, como reconocimiento de manchas solares, de
	erupciones, etc.
	
	 \par Inicialmente se presentan de manera global los diferentes tipos
	de soluciones presentadas a estos problemas: \ext{thresholding},
	métodos basados en derivadas de la imagen (detección de bordes),
	métodos de crecimiento de regiones, Inteligencia Artificial, y métodos
	de información global, como Bayes o transformada Hough.
	
	 \par El trabajo es una referencia importante para investigadores
	en estas áreas; es una recopilación de tamaño importante (57 páginas);
	sin ir más lejos, la bibliografía es una ayuda considerable, y es
	un artículo reciente, de 2005. Prácticamente cada técnica es presentada
	mediante un caso de uso, esto es, una aplicación real del método
	descrito. En varios casos las experiencias descritas son de los mismos
	autores de este artículo. },
  abstract = {Despite several decades of research and development in the field of
	pattern recognition the general problem of recognizing complex patterns
	with arbitrary orientations locations and scales remains unsolved
	and normally is applied using iterative manual evaluation of the
	detection results. This problem is becoming increasingly important
	with the growing number of massive archives of solar images produced
	by instruments located at ground-based observatories and aboard current
	satellites such as YOHKOH SOHO and TRACE with future satellites such
	as SOLAR B SDO and STEREO in prospect. The size of expected archives
	requires a new automated approach to digital image processing and
	data extraction with robust and efficient pattern recognition techniques
	to be developed and implemented. This review evaluates techniques
	for the standardisation in shape and intensity of solar images and
	summarises the existing manual and semi-automated feature recognition
	techniques applied to a representative range of solar features including
	sunspots filaments active regions flares coronal mass ejections and
	magnetic neutral lines. The review also surveys the most recent fully-automated
	detection techniques developed for the creation of Solar Feature
	Catalogues of sunspots active regions and filaments for the European
	Grid of Solar Observations. The survey is aimed to help researchers
	and students to learn about the recognition techniques applied to
	astrophysical images with different levels of noise and distortions
	and to work effectively with the Solar Feature Catalogue},
  owner = {jerojasro},
  pdf = {Zharkova2005.pdf},
  url = {http://www.scopus.com/scopus/record/display.url?view=basic\&origin=resultslist\&eid=2-s1.0-4G3D-Y800-TWC1-C1HJ-00000-00\&sort=plf-f\&src=s\&sid=3kqW6X5Zpr9oWiYKzLcJ14k\%3a10\&sot=b\&sdt=b\&sl=45\&s=TITLE-ABS-KEY\%28pattern+recognition+morphology\%29\&relpos=12},
}

