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Revista Ingeniantes 2018 Año 5 No. 1 Vol. 1

Obteniendo así una compresión automática en la
etapa tres del proceso, pues en lugar de almacenar
la información perteneciente al pixel, solo es nece-
sario almacenar 1 bit que indica si el pixel en cuestión
es información que debemos conservar o podemos
sustituir con un color sintético cuando se requiere
leer la imagen comprimida, un ejemplo más claro se
ve en la Figura 2.
RESULTADOS
Partiendo de los autores y premisas planteadas, se
comenzó con la creación de un mecanismo que rea-
lice la matriz de bits que representen el mapa de bits
de la imagen que se pretende comprimir, La Figura 3
muestra la imagen de prueba.

CFFiiiggcuulorraad41e.. DTreMateebctaocjdoióonSlocdgreuíazmoSncarsudme. interés

Para lograr el resultado de compresión, se realiza-
ron varias funciones de conversión y algoritmos que
recorren la imagen creando la máscara de bits ob-
teniendo una codificación donde se puede observar
que solo tiene 0 y 1, correspondientes a las zonas de
interés, y las que serán eliminadas y sustituidas por
un color sintético, permitiendo que solo la informa-
ción en la ROI sea almacenada en el nuevo archivo,
reduciendo así el tamaño final de la imagen. La Figura
5, ilustra como el procedimiento planteado aplica la
máscara de bits no continua eliminando así la mayor
cantidad de información posible de la imagen.

FFCiiiggcuulorraad1e3..TIrMmaebatgaojedonoSldocegruípamrSucerbuam. .

La Tabla 1 presenta las características de formato
de la Figura 4:

Tabla 1. Características de la imagen de prueba

Formato PNG

Tamaño 356x500 Pixeles
Peso 768KB
Color RGBA

El mecanismo utilizado para la detección de bor- FCFiiiggcuulorraad51e.. MTrMáasebctaaojrdoaoSdlocegrbuíaimtsScrum.
des, es mediante la intensidad de color, tomando en
cuenta las características de las mamografías y los Como resultado de esta fase de investigación se
análisis que se realizan, pues lo que se pretende con- tiene un primer prototipo de la aplicación que reali-
servar como zona de interés es el color blanco (tona- za la codificación y decodificación de las imágenes
lidades que tienden a blanco), dicho proceso permite médicas para probar que le mecanismo que se utili-
tener una granularidad variable en la máscara de bits
haciendo que la zona de interés no necesariamente
sea continua en la imagen, logrando eliminar la mayor
cantidad de pixeles no importantes en la imagen, en
la Figura 9, se puede observar las zonas que serán
conservadas y las que se eliminarán.

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