Título :	Análisis multiescala morfológico y compensación en iluminación en imágenes digitales
Autor(es):	Edgar Alejandro Rivas Araiza
Palabras clave:	Espacio de escala Ley de Weber Reconstruction transformation Scale space Transformación con reconstrucción Weber Law
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	may-2008
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Ingeniería Industrial y de Manufactura
Resumen:	En 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. In 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.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/335
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