Análisis multiescala morfológico y compensación en iluminación en imágenes digitales

Edgar Alejandro Rivas Araiza

Buscar

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