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...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Corbacho Carazas, Lisbeth
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
Descripción
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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