Reconocimiento y clasificación de bordes cerrados en imágenes

Actualmente muchas son las áreas de aplicación que hacen uso de lo que se denomina visión computarizada. Entre ellas tenemos el análisis de imágenes médicas, el tratamiento de imágenes satelitales, automatización industrial y la robótica. La intención de tales sistemas es que la computadora brinde...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Gentile, Fernando, González, Alejandro
Otros Autores: De Giusti, Armando Eduardo
Formato: Tesis Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 1997
Materias:
Ciencias Informáticas
Image processing software
procesamiento de imágenes
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/2164
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Actualmente muchas son las áreas de aplicación que hacen uso de lo que se denomina visión computarizada. Entre ellas tenemos el análisis de imágenes médicas, el tratamiento de imágenes satelitales, automatización industrial y la robótica. La intención de tales sistemas es que la computadora brinde un soporte tecnológico a la interpretación o comprensión de una imagen, reconociendo los distintos objetos o clases de objetos que en ella se encuentran. La investigación en esta área trata de llevar a la máquina a tener la misma habilidad que la que posee el ser humano en este aspecto. Pero, lejos aún del objetivo, los algoritmos actuales dan soluciones a problemas determinados (de alcance muy acotado) en los que se hace uso de alguna forma de conocimiento previo para la clasificación automática. Este conocimiento previo también puede ser “autoaprendido” por la máquina. En este contexto un subtema importante de visión computarizada, es el reconocimiento y clasificación de figuras de bordes cerrados, que será el objetivo de esta tesina. Interesa entonces estudiar los distintos métodos de representación y descripción de bordes cerrados en imágenes para su posterior clasificación, investigando particularmente los problemas en la extracción de características. Estos problemas nos permiten analizar temas relacionados con el análisis de patrones y procesamiento de imágenes, desde la segmentación de la imagen hasta la clasificación de los distintos patrones que en ella se encuentran. Por último se pueden analizar variantes de algoritmos tanto desde el punto de vista de exactitud en la clasificación como de eficiencia en el tiempo de ejecución.
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