Contribuciones a la segmentación y descripción de imágenes con aplicación a objetos naturales
- Autores: Angel Rodas Jorda
- Directores de la Tesis: Ginés Benet Gilabert (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2001
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Alfons Crespo i Lorente (presid.), Gabriela Andreu García (secret.), Martín Mellado Arteche (voc.), Juan Manuel García Chamizo (voc.), Enrique Moltó García (voc.)
- Materias:
- Texto completo no disponible (Saber más ...)
- Resumen
Las etapas de segmentacion y descripcion de objetos representan dos de los principales retos en el diseño de un sistema de vision por computador, La gran cantidad de metodos exstentes, unida a la constante aparicion de nuevas aportaciones, justifica el interes que despierta este ambito de trabajo conocido como vision de nivel medio.
Por otra parte, la aplicación de metodos automaticos de vision sobre imágenes con objetos naturales, es cada vez más demandada desde campos como la medicina o la industria agroalimentaria. Sin embargo, las caracteristicas de este tipo de aplicaciones, como por ejemplo la iluminacion no controlada o la variabilidad de formas presentes, requieren la utilizacion de tecnicas que puedan adaptarse a estas circunstancias especiales.
La presente tesis tiene por objetivo general, el estudio, de diseño e implementacion de un conjunto de metodos que resuelvan aspectos relacionados con las etapas de segmentacion y descripcion, pero con una orientacion aplicada a objetos naturales. La tecnica de segmentacion propuesta, basada en modelos deformables, utiliza una imagen binaria para representar un modelo gobernado por operaciones morfologicas. En lo que respecta al metodo de descripcion propuesto, este utiliza funciones implicitas para la obtencion de primitivas, a partir de las cuales descomponer el objeto.
Aunque en principio se parte de imágenes 2D de niveles de gris o de imágenes binarias, los metodos desarrollados pretenden ser lo suficientemente generales como para poder extederse y adaptarse a la resolucion de problemas donde se dispone de otro tipo de imágenes: 3D, color, con objetos no naturales, etc.
