Maestría en Ciencia de Datoshttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/122702026-04-04T16:53:21Z2026-04-04T16:53:21ZModelo de sustracción de fondo basado en morfología matemáticaErik Josué Moreno Mejíahttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/122722025-08-30T06:09:26Z2025-08-08T00:00:00ZModelo de sustracción de fondo basado en morfología matemática
Erik Josué Moreno Mejía
La detección precisa de vehículos en movimiento en entornos urbanos
es un componente esencial para el desarrollo de sistemas inteligentes de monitoreo
de tráfico. Las técnicas tradicionales de sustracción de fondo, como la
Mezcla de Gaussianas (MoG), presentan limitaciones en escenarios reales donde
la iluminación varía constantemente, hay presencia de ruido y las condiciones
ambientales son inestables. En este trabajo se propone un modelo de sustracción de fondo basado en morfología matemática, que opera sobre secuencias
de video en escala de grises y aprovecha operaciones como apertura, cierre y
transformaciones top-hat para resaltar la textura local y separar eficazmente el
primer plano del fondo.
El modelo fue diseñado para ser computacionalmente eficiente, interpretable
y robusto frente a condiciones adversas, sin requerir procesos de entrenamiento
o parámetros complejos. La propuesta fue validada mediante experimentos
con videos reales capturados por dron en zonas urbanas, y evaluada
comparativamente contra el método MoG utilizando métricas estándar como precisión, recall y F1-score. Los resultados muestran que el enfoque morfológico
logra una segmentación más estable y confiable en escenarios con alta variabilidad
de iluminación, destacando su potencial como alternativa ligera y efectiva en
aplicaciones de visión por computadora.
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