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# System prepended metadata

title: Características de contraste y CLP

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# Características de contraste y CLP

![](https://i.imgur.com/6XgtJVz.png)


## Caracteristicas de intensidad

![](https://i.imgur.com/ZHKb2Ty.png)

Se calcula el tono de gris promedio de la región elegida

Se puede sacar el promedio del gradienteÑ un gradiente promedio alto, indica que del fondo al objeto hay un salto grande, sirve para deteccion de tumores por ejemplo

Se puede sacar el promedio de la segunda derivada de la imagen (da numero negativo o positivo dependiendo de si el objeto es mas claro u oscuro que el fondo)

![](https://i.imgur.com/JS8ynRf.png)

## Características de contraste

Sirve para ver si está muy direrenciado del fondo

Se definen dos regiones

![](https://i.imgur.com/TsS7InJ.png)

R y Re que es la dilatación del contorno del objeto - el objeto de interés

Se puede sacar el tono de gris del entorno, que es el promedio dividido por el área del entorno

![](https://i.imgur.com/2M6PDEh.png)

K1 es el tono de gris de la región
K2 y K3 son otras formas de normalizar

Cada una nos muestra una forma de ver si hay una diferncia clara en el entorno

# CLP: Crossing Line Profile

![](https://i.imgur.com/mHdULIb.png)
![](https://i.imgur.com/tlzogSa.png)

En cada una de las regiones encerradas se extrae una característica

![](https://i.imgur.com/COpBRsj.png)
Esto sería el perfil vertical del defecto y se les puede hacer una rampa, resultando esto

![](https://i.imgur.com/kv4FiY9.png)

La idea es medir la distancia entre el punto más bajo y el más alto de la falla

![](https://i.imgur.com/A3uEivs.png)

Se elige la que tiene la menor diferencia (dmin)

Se selecciona ese perfil y a ese se le sacan características

![](https://i.imgur.com/mPWR2lZ.png)

El problema de este tipo de análissi es que se tienen muchísimas zonas de no fallas









