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@@ -7,9 +7,9 @@ Ordinal: 001
 
 ## Presentación del problema
 Cuando nos enfrentamos con fenómenos que suceden a muy pequeña escala observarlos es un gran problema, esto se debe a que los microscopios ópticos comienzan a tener
-problemas por la difracción de la luz. La consecuencia inmediata de esto es que solo con las imágenes de microscopios ópticos podemos distinguir estructuras del orden de los 200 a 300 nm. Para lograr observar estructuras más pequeñas correctamente se necesita procesamiento digital de imágenes, en este contexto surge MSSR.
+problemas por la difracción de la luz. La consecuencia inmediata de esto es que  con las imágenes de microscopios ópticos solo podemos distinguir estructuras del orden de los 200 a 300 nm. Para lograr observar estructuras más pequeñas correctamente se necesita al procesamiento digital de imágenes, en este contexto surge MSSR.
 
-Este proyecto utiliza principalmente el Mean Shift(Media desplaza) ya que el mismo da una medida de la homogeneidad de una región específica y a su vez permite mitigar el ruido. Se trabaja con imágenes como la de la figura:
+Este proyecto utiliza principalmente el Mean Shift (Media desplaza) ya que nos da una medida de la homogeneidad de una región específica y a su vez permite mitigar el ruido. Se trabaja con imágenes como la de la figura:
 
 Figura: Imagen base {#fig_imagen_base}
 

docs/methods.md

@@ -6,7 +6,7 @@ Ordinal: 002
 En esta página se describen los métodos y técnicas utilizados en el proyecto. Se explican los algoritmos estudiados, las herramientas usadas y las tecnologías y procesos implicados en la construcción del proyecto.
 
 ## Imagen inicial
-Para comenzar se utilizan imagenes de una estructura fork sintetica que esta parpadeando, en un principio las imagenes que tenemos son parecidas a la siguiente:
+Se utilizan imágenes de una estructura fork sintética que esta parpadeando. En un principio las imagenes que tenemos son parecidas a la siguiente:
 
 Figura: Imagen base {#fig_imagen_base}
 
@@ -14,7 +14,7 @@ Figura: Imagen base {#fig_imagen_base}
 
 ## Tratamiento temporal
 
-Debido a la naturaleza del fenómeno en una imagen instantánea podemos no tener toda la información requerida, es por esto que se implementa una pequeña parte de análisis temporal. Para esto se decidira trabajar con varias imágenes del mismo obejto observado a lo largo del  tiempo y se procedera a realizarle operaciones matematicas al stack de imágenes. Dependiendo de las caraceteristicas podemos querer la media , la mediana  o la varianza.
+Debido a la naturaleza del fenómeno en una imagen instantánea podemos no tener toda la información requerida, es por esto que se implementa una pequeña parte de análisis temporal. Para esto se decidirá trabajar con varias imágenes del mismo objeto observado a lo largo del  tiempo y se procederá a realizarle operaciones matemáticas al stack de imágenes. Dependiendo de las caraceterísticas podemos querer la media , la mediana  o la varianza.
 
 Figura: Imagen media {#fig_imagen_media}
 
@@ -30,7 +30,7 @@ Figura: Varianza de la imagen {#fig_imagen_varianza}
 
 ## Ampliación
 
-Posteriormente ya que contamos con imagenes relativamente pequeñas (27 x 27) se procede a aumentar su tamaño con una interpolación bicubica mediante la funcion de scipy zoom obteniendo los siguientes resultados:
+Posteriormente ya que contamos con imágenes relativamente pequeñas (27px x 27px) se procede a aumentar su tamaño con una interpolación bicubica mediante la funcion de scipy zoom obteniendo los siguientes resultados:
 
 Figura: Imagen media ampliada digitalmente 5 veces {#fig_imagen_ampliada}