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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Jesús Carlos Pedraza Ortega es_ES
dc.creator Claudia Victoria López Torres es_ES
dc.date 2020-11-30
dc.date.accessioned 2020-01-20T20:58:09Z
dc.date.available 2020-01-20T20:58:09Z
dc.date.issued 2020-11-30
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1930
dc.description El procesamiento de imágenes ha sido beneficiado por el avance tecnológico, el cual está abarcando áreas significativas que no eran consideradas en el pasado, dada la falta del desarrollo de herramientas necesarias para ello. Sin embargo, hoy debido a estos avances, existen nuevos métodos, los cuales incrementan la calidad de los procesos, siendo éstos cada vez más sofisticados y precisos. Por ello en la actualidad, las técnicas de procesamiento de imágenes presentan progresos significativos para el área de reconstrucción tridimensional. Partiendo de estas técnicas de reconstrucción 3D y considerando las características que la Transformada Wavelet tiene con respecto al análisis de señales no estacionarias, el siguiente trabajo de investigación es presentado, mostrando un análisis de reconstrucción 3D, utilizando esta técnica de Perfilometría Wavelet 2D y algoritmos 2D de desdoblamiento de fase, con la finalidad de conocer su desempeño y lo relevante de esta Transformada Wavelet 2D con respecto de la Transformada Wavelet 1D, así como los tipos de algoritmos 2D de fase existentes y cuál de ellos muestra el mejor desempeño. Esta investigación es la continuación de un trabajo realizado en 2012, López, (2012) el cual muestra un estudio comparativo entre los diferentes tipos de Transformada Wavelet. La investigación parte de los antecedentes de la Transformada Wavelet 1D, así como la implementación de los mejores parámetros López, et al (2016) para obtener un mejor desempeño de la transformada y con ello una mejor reconstrucción 3D de objetos. La Transformada Wavelet 2D (TW 2D) es una extensión natural de la Transformada Wavelet 1D, la última entrega un arreglo complejo de dos dimensiones, mientras que la primera (TW 2D) entrega un arreglo complejo de cuatro dimensiones. Otros factores considerados en este trabajo de investigación son la detección y eliminación de sombra del objeto, la cual es adquirida al momento de la captura, y que de no ser eliminada genera ruido en el proceso de reconstrucción, brindando una reconstrucción 3D de mala calidad. El concepto de proyección de patrones de franjas también es introducido, dado que es el elemento que hace posible identificar la distorsión del objeto para ser capturada. Es la Morlet compleja 2D la implementada en este trabajo de investigación, mostrando sus conceptos matemáticos, así como la parte real e imaginaria que derivan de ella y el uso de estas partes en el proceso de reconstrucción 3D. Un análisis simple del parámetro correspondiente a la escala para la TW 2D fue implementado López, et al (2017). Los algoritmos de fase implementados a la fase envuelta, resultado del proceso de reconstrucción, también son explicados dentro de esta investigación. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject Wavelet es_ES
dc.subject Reconstrucción 3D es_ES
dc.subject Perfilometría es_ES
dc.subject Desdoblamiento de fase es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title ANÁLISIS PARA LA RECONSTRUCCIÓN TRIDIMENSIONAL UTILIZANDO PERFILOMETRÍA WAVELET 2D MODIFICADA Y ALGORITMOS 2D DE DESDOBLAMIENTO DE FASE. es_ES
dc.type Tesis de doctorado es_ES
dc.creator.tid Clave CV CONACyT es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador 713453 es_ES
dc.contributor.identificador PEOJ691222HSPDRS07 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Doctorado en Ciencias de la Computación es_ES
dc.degree.department Facultad de Informática es_ES
dc.degree.level Doctorado es_ES


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Nombre: RI004993.pdf
Tamaño: 6.361Mb
Formato: PDF
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