Estudio comparativo de la técnica Análisis de Componentes Independientes "ICA" aplicado al procesamiento digital de imágenes con ruido

• Autores: Salua Esther Nassabay Pardo
• Directores de la Tesis: Carlos García Puntonet (dir. tes.), Rubén Martín Clemente (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2007
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: María Carmen Carrión Pérez (presid.), Manuel Rodríguez Alvarez (secret.), Elmar Wolfgang Lang (voc.), Fernando José Rojas Ruiz (voc.), Ana María Perfeito Tome (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
• Resumen

  • En la actualidad, el procesamiento de señales, en especial el procesamiento de imágenes adquiere cada día más importancia. Son muchos los campos en los que se requiere un mejoramiento visual dela información con el fin de obtener buenos resultados. De estos campos pueden destacarse las ramas de la medicina con imágenes de rayos X, tomagrafías, fMRI, etc, biología, geografía, arqueología, astronomía, defensa y fuerzas militares, ect.

    A nivel general el ruido se presenta como una mezcla de señales aleatorias con diferentes frecuencias las cuales pueden ser mayores o menores a la señal de interés. El problema de la separación ciega de señales consiste en la recuperación de las señales originales a partir de las mezclas detectadas por sensores, conociendo tan sólo estas últimas. El presente trabajo doctoral tiene como objetivo y radica su importancia en el desarrollo de un estudio comparativo delos diferentes algoritmos más usados, basados en la técnica del análisis de componentes independientes aplicados a imágenes con ruido. Este trabajo se realizará desarrollando una secuencia donde se especifica el campo de clasificación (PDI); el nivel del problema que permite un enfoque en la eliminación de ruido en imágenes; el nivel de acercamientos a la solución, donde se indican los diversos métodos existentes para enfrentar el problema del ruido, y, finalmente, el nivel de resultados que pretende orientares a proporcionar soluciones.

    La presente memoria se encuentra estructura como sigue:

    CAPÍTULO 1 Introducción al análisis de componentes independientes y la separación ciega de señales. En este capítulo se presenta la definición y formulación matemática de la técnica de Análisis de Componentes Independientes aplicado al problema de la Separación Ciega de Señales. En primer lugar se presentan los fundamentos estadísticos y su importancia en la separación de señales. A continuación se desarrolla la teoría de l