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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Jorge Domingo Mendiola Santibanez es_ES
dc.creator Edgar Alejandro Rivas Araiza es_ES
dc.date 2008-05
dc.date.accessioned 2018-12-13T21:38:33Z
dc.date.available 2018-12-13T21:38:33Z
dc.date.issued 2008-05
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/335
dc.description 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. es_ES
dc.description 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. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Espacio de escala es_ES
dc.subject Ley de Weber es_ES
dc.subject Reconstruction transformation es_ES
dc.subject Scale space es_ES
dc.subject Transformación con reconstrucción es_ES
dc.subject Weber Law es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Análisis multiescala morfológico y compensación en iluminación en imágenes digitales es_ES
dc.type Tesis de doctorado es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador RIAE791127HQTVRD03 es_ES
dc.contributor.identificador MESJ690227HPLNNR06 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Ingeniería Industrial y de Manufactura es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Licenciatura es_ES


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Nombre: RI003451.pdf
Tamaño: 3.125Mb
Formato: PDF
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