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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Ana Marcela Herrera Navarro es_ES
dc.creator Ricardo Antonio Medina Espinosa es_ES
dc.date 2022-03-21
dc.date.accessioned 2022-03-23T17:02:23Z
dc.date.available 2022-03-23T17:02:23Z
dc.date.issued 2022-03-21
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3534
dc.description La segmentación de medidas extremadamente pequeñas, como las nanoestructuras, es uno de los principales temas de interés que enfrenta hoy en día la ciencia; su relevancia radica en manipular las estructuras moleculares para fabricar nuevos materiales a partir del reordenamiento de sus átomos. Dicha segmentación o caracterización de contornos permite visualizar los detalles y bordes de todos los elementos presentes en una imagen. Existen varias técnicas de procesamiento de imágenes que permiten detectar los bordes de los objetos; la técnica del gradiente de imágenes permite identificar los cambios de color e intensidad, mientras que el algoritmo de línea divisora de aguas controlada por marcadores está basado en la utilización de barreras que delimitan la cuenca hidrográfica del valor de intensidad de cada píxel. Por otra parte, la desviación estándar es utilizada para medir la dispersión de un conjunto de datos con respecto al valor de la media, mientras que la medida de circularidad permite evaluar la precisión del cálculo del radio de las nanopartículas. En esta investigación se propone una metodología robusta y efectiva a partir de la combinación de operadores morfológicos y técnicas de procesamiento de imágenes, con la finalidad de segmentar la mayor cantidad de nanoestructuras sin importar su orientación y solapamiento, para remover su solapamiento a partir del trazo de trayectorias. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject nanoestructura es_ES
dc.subject segmentación es_ES
dc.subject contorno es_ES
dc.subject desviación estándar es_ES
dc.subject medida de circularidad es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Metodología para la identificación y reconocimiento de nanopartículas solapadas utilizando técnicas de procesamiento de imagen es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador MEER931118HQTDSC00 es_ES
dc.contributor.identificador HENA791028MQTRVN07 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Sistemas Computacionales es_ES
dc.degree.department Facultad de Informática es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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Tamaño: 847.5Kb
Formato: PDF
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