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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3534
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_ES |
dc.contributor | Ana Marcela Herrera Navarro | es_ES |
dc.creator | Ricardo Antonio Medina Espinosa | es_ES |
dc.date | 2022-03-21 | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-23T17:02:23Z | - |
dc.date.available | 2022-03-23T17:02:23Z | - |
dc.date.issued | 2022-03-21 | - |
dc.identifier.uri | http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3534 | - |
dc.description | La 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.format | Adobe PDF | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.relation.requires | No | es_ES |
dc.rights | Acceso Abierto | es_ES |
dc.subject | nanoestructura | es_ES |
dc.subject | segmentación | es_ES |
dc.subject | contorno | es_ES |
dc.subject | desviación estándar | es_ES |
dc.subject | medida de circularidad | es_ES |
dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_ES |
dc.title | Metodología para la identificación y reconocimiento de nanopartículas solapadas utilizando técnicas de procesamiento de imagen | es_ES |
dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
dc.creator.tid | curp | es_ES |
dc.contributor.tid | curp | es_ES |
dc.creator.identificador | MEER931118HQTDSC00 | es_ES |
dc.contributor.identificador | HENA791028MQTRVN07 | es_ES |
dc.contributor.role | Director | es_ES |
dc.degree.name | Maestría en Sistemas Computacionales | es_ES |
dc.degree.department | Facultad de Informática | es_ES |
dc.degree.level | Maestría | es_ES |
Aparece en: | Maestría en Sistemas Computacionales |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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IFMAC-283945-0322-322-Ricardo Antonio Medina Espinosa -A.pdf | 847.57 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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