Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3534
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorAna Marcela Herrera Navarroes_ES
dc.creatorRicardo Antonio Medina Espinosaes_ES
dc.date2022-03-21-
dc.date.accessioned2022-03-23T17:02:23Z-
dc.date.available2022-03-23T17:02:23Z-
dc.date.issued2022-03-21-
dc.identifiernanoestructuraes_ES
dc.identifiersegmentaciónes_ES
dc.identifiercontornoes_ES
dc.identifierdesviación estándares_ES
dc.identifiermedida de circularidades_ES
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3534-
dc.descriptionLa segmentación de medidas extremadamente pequeñas, como las nanoestructuras, es uno de los principales temas de interés que enfrenta hoy en día la ciencia; su relevancia radica en manipular las estructuras moleculares para fabricar nuevos materiales a partir del reordenamiento de sus átomos. Dicha segmentación o caracterización de contornos permite visualizar los detalles y bordes de todos los elementos presentes en una imagen. Existen varias técnicas de procesamiento de imágenes que permiten detectar los bordes de los objetos; la técnica del gradiente de imágenes permite identificar los cambios de color e intensidad, mientras que el algoritmo de línea divisora de aguas controlada por marcadores está basado en la utilización de barreras que delimitan la cuenca hidrográfica del valor de intensidad de cada píxel. Por otra parte, la desviación estándar es utilizada para medir la dispersión de un conjunto de datos con respecto al valor de la media, mientras que la medida de circularidad permite evaluar la precisión del cálculo del radio de las nanopartículas. En esta investigación se propone una metodología robusta y efectiva a partir de la combinación de operadores morfológicos y técnicas de procesamiento de imágenes, con la finalidad de segmentar la mayor cantidad de nanoestructuras sin importar su orientación y solapamiento, para remover su solapamiento a partir del trazo de trayectorias.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.subjectCIENCIAS TECNOLÓGICASes_ES
dc.subjectPROCESOS TECNOLÓGICOSes_ES
dc.titleMetodología para la identificación y reconocimiento de nanopartículas solapadas utilizando técnicas de procesamiento de imagenes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorMEER931118HQTDSC00es_ES
dc.contributor.identificadorHENA791028MQTRVN07es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Sistemas Computacionaleses_ES
dc.degree.departmentFacultad de Informáticaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Sistemas Computacionales

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
IFMAC-283945-0322-322-Ricardo Antonio Medina Espinosa -A.pdf847.57 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.