Morfología matemática Fuzzy aplicada a la segmentación de imágenes reconstruidas
Descripción del Articulo
El presente trabajo intitulado “Morfología matemática Fuzzy aplicada a la segmentación de imágenes reconstruidas”, trata sobre la imagen reconstruida, que es obtenida a partir de sinogramas, los cuales son proyecciones realizadas por equipos especializados. Estos sinogramas, por lo general son afect...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco |
Repositorio: | UNSAAC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/6428 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12918/6428 |
Nivel de acceso: | acceso restringido |
Materia: | Morfología Matemática Fuzzy Operadores morfológicos Gradiente morfológico Imágenes reconstruidas Sinograma http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02 |
Sumario: | El presente trabajo intitulado “Morfología matemática Fuzzy aplicada a la segmentación de imágenes reconstruidas”, trata sobre la imagen reconstruida, que es obtenida a partir de sinogramas, los cuales son proyecciones realizadas por equipos especializados. Estos sinogramas, por lo general son afectados por varias fuentes de ruido. En esta tesis se desarrolla un método para segmentar una imagen reconstruida a partir de un sinograma afectado por ruido de Poisson, basado en los operadores fundamentales de la morfología matemática fuzzy. El método consiste en utilizar una combinación especifica de los operadores apertura fuzzy y cierre fuzzy como filtro del ruido de la imagen reconstruida, y posteriormente realizar su segmentación mediante el uso del gradiente morfológico fuzzy basado en los operadores de erosión fuzzy y dilatación fuzzy. Con este propósito, se estudió la morfología matemática Fuzzy como extensión de la morfología matemática binaria, resaltando sus principales operadores algebraicos, también, fue realizada la implementación computacional del método mencionado y el análisis de los resultados obtenidos. Así, la utilización del método desarrollado produce mejores resultados en la segmentación de la imagen, al compararlo con la utilización directa del gradiente morfológico fuzzy. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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