El procesamiento digital de imágenes es un área de la ciencia y la tecnología cuyo desarrollo ha crecido enormemente
 durante los últimos años. Este desarrollo se debe entre otras cosas a los grandes avances en la fabricación de los
 circuitos integrados y a las nuevas tecnologías de computación. 

En el ámbito del procesamiento de imágenes esta Tesis se avoca analizar el impacto del hardware y el software en un 
sistema de adquisición de imágenes en tiempo real que se usa en la investigación del comportamiento depredador-victima de 
animales marinos.

Esta investigación nace del estudio de la conducta de animales marinos, y en específico en el análisis de las trayectorias
de escape del camarón Litopenaeus vannamei, el registro de los eventos se graban en video y un investigador posteriormente
revisa los mismos para encontrar las interacciones entre la jaiba y el camarón, y una vez detectadas dentro de los videos, 
se evalúa cuadro por cuadro cada una de estas interacciones para marcar en el monitor los puntos importantes, y poder
calcular ángulos (manualmente en el monitor), velocidades (manualmente, en base a distancia medida en el monitor y número
de cuadros transcurridos), entre otras. La respuesta inicial de escape del animal, está determinada por el movimiento 
rotacional y la energía cinemática con la que se mueve. En esta Tesis se plantea una solución para resolverlo de manera 
automática, aumentando la eficiencia de los investigadores y reduciendo los errores debido a los métodos manuales que se 
están utilizando. 


Esta Tesis tiene como objetivo fundamental generar una instrumentación (hardware y software) para el seguimiento en tiempo
real de diferentes especies en el estudio de la conducta de animales marinos, en especifico, en esta Tesis los 
experimentos que se realizaron fueron para estudiar la conducta de camarones ante la presencia de un depredador natural 
(jaiba). Sin embargo los algoritmos desarrollados pueden ser adaptados fácilmente para el estudio de animales fusiformes y
crustáceos con quelas. Debido a las exigencias en tiempo de procesamiento de las imágenes fue necesario emplear nuevos 
métodos para reducir el tiempo de procesamiento de las imágenes, lo cual nos ofrece más información sobre la posición y
movimiento de los animales en estudio, y con esto predecir mejor sus trayectorias.

Se presenta una revisión rápida de los métodos básicos de procesamiento de imágenes, abordando de manera general los 
filtros que permiten resaltar características en la imagen, dando especial importancia a aquellos que permiten resaltar 
los bordes en la imagen, el borde es el que proporciona los datos necesarios para el cálculo de los vectores de posición y
siendo una de las etapas que tarda mucho en el procesado de la imagen, es aquí en donde proponemos un método para acortar
el tiempo siendo este una de las aportaciones en esta Tesis.

Se proponen mejoras en el algoritmo de localización y seguimiento de trayectorias de los individuos basado en la detección
de bordes de imagen. Tomando en cuenta que el método de Susan es en uno de los más rápidos y muy confiable para la 
detección de bordes, se comparó este con el método propuesto y esta etapa del proceso se logró ejecutar 4000 veces más
rápido, considerando que dentro de las mejoras se evita el procesado general utilizando una selección de las áreas a 
tratar. Para la adquisición de los datos se analizó el protocolo de comunicación Channel Link implementándose en los FPGAs
de Xilinx y Altera para analizar quien tiene el mejor desempeño y poder seleccionar al mejor. Para realizar el procesamiento
de las imágenes se plantea una arquitectura mixta en la que se puede integrar a los DSPs, a los FPGAs e incluso a los 
microprocesadores embebidos con el fin de reducir los tiempos. En cada una de las etapas del proyecto se dan al menos dos
alternativas de solución, de las que se toman las  mejores características de cada tecnología con el fin de obtener los 
mejores resultados en el tiempo.