Métodos computacionales en superresolución de imágenes

Tesis (Lic. en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Biedma, Luis Ariel
Otros Autores:	Pilotta, Elvio Angel
Formato:	bachelorThesis
Lenguaje:	Español
Publicado:	2024
Materias:	Preacondicionadores para métodos iterativos Problemas de mala propuesta y regularización en álgebra lineal numérica Procesamiento de imágenes Superresolución Métodos Iterativos Análisis de imágenes Análisis numérico Preconditioners for iterative methods Ill-posedness and regularization problems in numerical linear algebra Image proccesing Numerical analysis
Acceso en línea:	http://hdl.handle.net/11086/553471
Aporte de:	Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba

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spelling	I10-R141-11086-5534712024-09-03T06:35:37Z Métodos computacionales en superresolución de imágenes Biedma, Luis Ariel Pilotta, Elvio Angel Preacondicionadores para métodos iterativos Problemas de mala propuesta y regularización en álgebra lineal numérica Procesamiento de imágenes Superresolución Métodos Iterativos Análisis de imágenes Análisis numérico Preconditioners for iterative methods Ill-posedness and regularization problems in numerical linear algebra Image proccesing Numerical analysis Tesis (Lic. en Matemática)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2014. Fil: Biedma, Luis Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina. En este trabajo se presenta un método determinı́stico para el problema de superresolución de imágenes desarrollado en [11]. Este problema ha despertado el interés de matemáticos aplicados, estadı́sticos e ingenieros en los últimos años por sus importantes y potenciales aplicaciones a imágenes satelitales y médicas entre otras. El objetivo consiste en obtener una imagen de alta resolución (HR) a partir de un conjunto de imágenes de baja resolución (LR), sin utilizar nuevos sensores o hardware adicional. El problema es computacionalmente costoso debido a que los algoritmos deben tratar cientos de miles de datos eficientemente. Es formulado como un problema inverso, y por lo tanto resulta mal condicionado, de allı́ que se debe tomar ventaja de la regularidad y estructura inherente del problema. Para tratar el mal condicionamiento se utilizan precondicionadores adecuados y técnicas de regularización. Se presentan también resultados de convergencia del método estudiado. También se muestran resultados numéricos para validar el método estudiado. Fil: Biedma, Luis Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física; Argentina. 2024-09-02T13:58:11Z 2024-09-02T13:58:11Z 2014-03 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/553471 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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Métodos computacionales en superresolución de imágenes

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