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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0es_ES
dc.contributorJorge Domingo Mendiola Santibanezes_ES
dc.creatorEdgar Alejandro Rivas Araizaes_ES
dc.date2008-05-
dc.date.accessioned2018-12-13T21:38:33Z-
dc.date.available2018-12-13T21:38:33Z-
dc.date.issued2008-05-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/335-
dc.descriptionEn este trabajo de tesis se desarrollan dos herramientas de visión por computadora cuyo comportamiento está basado principalmente en la teoría de la morfología matemática; por un lado se propone una técnica para el análisis multiescala de imágenes y por otra parte se introduce un operador de contraste de dos primitivas que realiza la normalización y mejora de contraste en imágenes. Distintos estudios realizados muestran que el análisis en el espacio de escala es de gran utilidad en un amplio rango de aplicaciones de visión por computadora, que incluyen el reconocimiento de patrones, codificación, segmentación de imágenes, etc. Con esta motivación se propuso una técnica de análisis multiescala basado en transformaciones morfológicas por reconstrucción las cuales tienen propiedades importantes, en comparación con las transformaciones normales , tales como, preservación de contornos, mayor inmunidad al ruido y además, a partir de ellas es posible realizar la segmentación de la imagen. El operador de contraste emplea la noción de fondo de imagen y un modelo de percepción visual humana (Ley de Weber) con lo cual se consigue la normalización y mejora de contraste en imágenes con mala iluminación. En este trabajo se mostraran las propiedades más importantes de las propuestas y se ilustrara su desempeño a partir de varios ejemplos.es_ES
dc.descriptionIn this work two computer vision approaches are presented, these are mainly based on the mathematical morphology theory; first a technique for scale space analysis is proposed, on the other hand a new transformation for image normalization and constrast enhancement is introduced. Various works reported in the literature show that scale space analysis is of great importance in a wide range of computer vision tasks, such as, pattern recognition, coding, segmentation, and so on. This fact yielded to propose a scale space approach based on morphological reconstruction transformation which have very advantageous properties, as, contour preservation, major noise inmunity and offering a way to perform segmentation of the image. The contrast operator uses the background notion and a human visual perception model (Weber Law), allowing the normalization and contrast enhancement in images with poor illumination. In this work the most important properties will be presented and the performance of both approaches will be illustrated with various examples.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectEspacio de escalaes_ES
dc.subjectLey de Weberes_ES
dc.subjectReconstruction transformationes_ES
dc.subjectScale spacees_ES
dc.subjectTransformación con reconstrucciónes_ES
dc.subjectWeber Lawes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleAnálisis multiescala morfológico y compensación en iluminación en imágenes digitaleses_ES
dc.typeTesis de doctoradoes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorRIAE791127HQTVRD03es_ES
dc.contributor.identificadorMESJ690227HPLNNR06es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameIngeniería Industrial y de Manufacturaes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelLicenciaturaes_ES
Aparece en: Ingeniería Industrial y de Manufactura

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