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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributor.advisorBoulanger, Pierre (Thesis advisor)
dc.contributor.advisorPrieto Ortíz, Flavio Augusto (Thesis advisor)
dc.contributor.authorGuerrero González, Neil
dc.date.accessioned2019-06-24T16:28:58Z
dc.date.available2019-06-24T16:28:58Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/7089
dc.description.abstractLa visión por computador trata con el problema de encontrar interpretaciones o descripciones significativas a partir de datos visuales y se pueden pensar tres preguntas que conduzcan a la interpretación significativa de los mismos. ¿Cuál es la información relevante de la imagen? ¿Cómo debe extraerse la información relevante ¿Qué medidas o características pueden obtenerse? Este trabajo pretende responder a la segunda pregunta, así como de identificar desde la imagen qué objetos están en el mundo y donde están en él. Se recurre a la representación en el espacio de escala para el análisis de los datos en diferentes niveles de la imagen y se propone una metodología de segmentación basada en la relación de cada uno de los píxeles con su vecindario. Los espacios de escala son reducciones sucesivas de características de la imagen que permiten identificar las propiedades más significativas de la misma, aplicando un filtro Gaussiano cuyos parámetros son variados a medida que la escala aumenta. Para las pruebas se emplearon imágenes de café y los resultados muestran regiones más completas con respecto a otras técnicas de segmentación / Abstract: The vision by computer deals with the problem to find interpretations or significant descriptions from visual data and can be thought three questions that lead to the significant interpretation of such. Which is the excellent information of the image? How must be extracted the excellent information of the data? What measures or characteristics can be obtained from the extracted information? This work tries to respond to the second question, as well as to identify from the image what objects are in the world and where they are in him. One resorts to the representation in the space of scale for the analysis of the data in different levels from the image and a methodology of segmentation based on the relation of each one of pixels with its neighbourhood sets out. The scale spaces are successive reductions of characteristics of the image that allow to identify the most significant properties of the same one, applying a Gaussian filter whose parameters are varied as the scale increases. For the tests coffee images were used and the results show more complete regions with respect to another techniques of segmentation.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Manizales Facultad de Ingeniería y Arquitectura Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación
dc.relation.ispartofDepartamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc0 Generalidades / Computer science, information and general works
dc.subject.ddc62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
dc.titleSegmentación de imágenes empleando el espacio de escala Gaussiano
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/3387/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesGuerrero González, Neil (2006) Segmentación de imágenes empleando el espacio de escala Gaussiano. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalSegmentación de imágenes, Espacios de escala, Procesamiento digital de imágenes, Visión por computador
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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