Recuperación de imágenes mediante extracción de blobs aplicando el operador Laplaciano de Gauss y el Kernel Gaussiano y desarrollo de un prototipo

La segmentación de imágenes es un tema abierto porque aún no está resuelto a cabalidad, sin embargo existen varias técnicas de segmentación que buscan aproximarse al estado del arte, entre ellas, algunas más eficientes que otras. En este trabajo se realiza la segmentación de imágenes basada en la detección de bordes mediante la utilización de la función Gaussiana y el operador Laplaciano; la Gaussiana como un suavizador de imágenes que consiste en eliminar el ruido garantizando que el operador Laplaciano realice la detección de los bordes de manera más eficiente, y posteriormente a través del cierre de contornos localizar los objetos. Para llevar a cabo esta segmentación se hace una breve introducción sobre el tratamiento de las imágenes y de algunas técnicas de segmentación. Asimismo se ilustran las técnicas de detección de bordes basadas en la primera derivada y en la segunda derivada. Luego se profundiza en el estudio del filtro Gaussiano y el operador Laplaciano, ya que están directamente vinculados con el diseño del prototipo de segmentación. Además se analizan otras técnicas de detección de objetos. Posteriormente se comparan herramientas que permiten realizar la segmentación de objetos, de las cuales es seleccionada la librería OpenCV, debido a que es una librería específicamente para el tratamiento de imágenes y provee varios algoritmos de soporte en el procesamiento de las mismas…

• Egile nagusia: Paguay Paguay, Alba Raquel (author)
• Beste egile batzuk: Urgilés Ortíz, Pedro Remigio (author)
• Formatua: bachelorThesis
• Hizkuntza: spa
• Argitaratua: 2012
• Gaiak: PROCESAMIENTO DE IMÁGENES - TÉCNICAS DIGITALES; COMPRENSIÓN DE IMÁGENES; INTELIGENCIA ARTIFICIAL; TRANSMISIÓN DE IMÁGENES; VISIÓN POR COMPUTADOR; SOFTWARE PARA COMPUTADORES
• Sarrera elektronikoa: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/1710