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Este trabajo describe una metodología para la estimación de densidad de ocupación de usuarios en playas mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes. La estimación de la cantidad de usuarios en playas dedicadas al turismo constituye una métrica de interés que permite la cuantificación de diferentes factores que relacionan la calidad de la experiencia para el usuario y constituye un indicador relevante para la gestión integrada. El método propuesto posee dos componentes principales: el preprocesamiento y los procedimientos orientados para la estimación de densidad de ocupación. En el preprocesamiento de la imagen se aplica un método de corrección de color debido a que las múltiples variaciones de iluminación a través del día alteran la información de los objetos que se encuentran en la escena. Posteriormente, la estimación de la densidad inicia con la delimitación de la información referente al entorno de la imagen, mediante una imagen de referencia o máscara. Esta región obtenida es procesada identificando los usuarios mediante el análisis del gradiente de la intensidad en escalas de grises de la imagen. Los resultados experimentales muestran un error aproximado del 2,6%, lo que sugiere que la medida estimada es adecuada como estimación de ocupación, las principales dificultades se centran en el tratamiento automático de las auto-oclusiones. In this paper we describe a methodology for occupancy measure on beaches based on digital image processing techniques. This metric constitute a measure of interest for quantification of factors relates to the quality of user experience and is an import indicator in integrated management field. The proposed method has two main components: the preprocessing and occupancy density estimation. In the preprocessing stage a color correction approach is applied in order to minimize the illumination variance effects over the objects in the scene. Subsequently, the estimation begins delimiting the information regarding the environment using a mask or reference image. Gray-level gradient analysis is applied to the resulted image after the mask appliance. The results show a 2.6% margin of error that suggests the measure is an occupancy measure indicative. The obtained error is related to the auto occlusion identification and processing.

This paper develops a new scheme of four points for interpolating curve subdivision based on the discrete first derivative (DFDS), which reduces the apparition of undesirable oscillations that can be formed on the limit curve when the control points do not follow a uniform parameterization. We used a set of 3000 curves whose control points were randomly generated. Smooth curves were obtained after seven steps of subdivision using five schemes DFDS, Four-Point (4P), New four-point (N4P), Tight four-point (T4P) and the geometrically controlled scheme (GC4P). The tortuosity property was evaluated on every smooth curve. An analysis for the frequency distributions of this property using the Kruskal-Wallis test reveals that DFDS scheme has the lowest values in a close range. En este artículo se desarrolla un nuevo esquema de cuatro puntos para la subdivisión interpolante de curvas basado en la primera derivada discreta (DFDS), el cual, reduce la formación de oscilaciones indeseables que pueden surgir en la curva límite cuando los puntos de control no obedecen a una parametrización uniforme. Se empleó un conjunto de 3000 curvas cuyos puntos de control fueron generados aleatoriamente. Curvas suaves fueron obtenidas tras siete pasos de subdivisión empleando los esquemas DFDS, Cuatro-puntos (4P), Nuevo de cuatro-puntos (N4P), Cuatro-puntos ajustado (T4P) y el Esquema interpolante geométricamente controlado (GC4P). Sobre cada curva suave se evaluó la propiedad de tortuosidad. Un análisis de las distribuciones de frecuencia obtenidas para esta propiedad, empleando la prueba de Kruskal-Wallis, revela que el esquema DFDS posee los menores valores de tortuosidad en un rango más estrecho.

Determination of fruit features such as weight, level of maturity and level of spots is an essential step to fulfill export requirements. This paper presents a methodology to estimate these characteristics from a set of images obtained from mango fruits. The methods for determining the level of maturity and level of spots showed an overall accuracy above 90%, while the error margin for the weight determination process did not exceed 6 grams. La determinación de las características del fruto como el peso, grado de maduración y nivel de manchas es un paso importante para determinar los requerimientos necesarios establecidos para los procesos de exportación de este producto. Este trabajo presenta una metodología para determinar estas características a partir de un conjunto de imágenes obtenidas del fruto. Los métodos para la determinación del grado de maduración y el nivel de manchas mostraron una efectividad superior al 90% y un margende error inferior a los 6 gramos en la determinación del peso.