dc.contributor.advisor |
Brun, Marcel |
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dc.contributor.author |
Benalcázar Palacios, Marco E. |
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dc.contributor.other |
Ballarin, Virginia Laura |
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dc.date.accessioned |
2025-09-16T11:29:47Z |
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dc.date.available |
2025-09-16T11:29:47Z |
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dc.date.issued |
2014-05-10 |
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dc.identifier.uri |
http://rinfi.fi.mdp.edu.ar/handle/123456789/1096 |
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dc.description.abstract |
El Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) es una subdisciplina aplicada del procesamiento digital de señales. La morfología matemática es una técnica no lineal de PDI que sirve para el procesamiento y análisis de imágenes. Esta técnica se compone de dos operaciones fundamentales que son la erosión y la dilatación. En base a secuencias de estas operaciones se pueden diseñar algoritmos morfológicos de manera heurística. El principal problema del diseño heurístico es que los resultados están altamente condicionados a la experiencia del diseñador de naturaleza subjetiva. En esta tesis se propone un nuevo paradigma para el diseño automático de operadores morfológicos invariantes ante traslaciones y localmente definidos por medio de una ventana, llamados W-operadores. El paradigma propuesto consiste en definir y representar a un W-operador para clasificación y segmentación mediante un sistema de reconocimiento de patrones. Esta tesis está compuesta por siete capítulos. En el capítulo I se presentan las definiciones necesarias y se formula a nivel teórico el problema del diseño automático de W-operadores. En el capítulo II se realiza una revisión bibliográfica exhaustiva y un análisis teórico de los métodos propuestos en la literatura científica para el diseño de W-operadores. En el capítulo III se propone y analiza el nuevo paradigma para el diseño de W-operadores basado en el uso de teoría de reconocimiento de patrones. En el capítulo IV se propone y testea un nuevo método para el procesamiento de imágenes binarias basado en redes neuronales tipo feed-forward. Luego, en el capítulo V se extiende el método propuesto para imágenes binarias al caso donde las imágenes a procesar son imágenes en escala de grises. En este capítulo se aplica, evalúa, y realizan comparaciones del método propuesto en la segmentación de imágenes médicas. En el capítulo VI se extienden el método propuesto al caso donde las imágenes a procesar son imágenes color RGB. En este capítulo también se aplica el método propuesto a un problema de segmentación de imágenes médicas. Finalmente, en el capítulo VII se presenta una discusión, conclusiones, y trabajo futuro. |
es_AR |
dc.format |
application/pdf |
es_AR |
dc.language.iso |
spa |
es_AR |
dc.publisher |
Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina |
es_AR |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
es_AR |
dc.subject |
Procesamiento digital de imágenes |
es_AR |
dc.subject |
Morfología matemática |
es_AR |
dc.subject |
Operadores morfológicos |
es_AR |
dc.subject |
W-operadores |
es_AR |
dc.subject |
Diseño automático de operadores |
es_AR |
dc.subject |
Reconocimiento de patrones |
es_AR |
dc.subject |
Segmentación de imágenes |
es_AR |
dc.subject |
Redes neuronales feed-forward |
es_AR |
dc.subject |
Imágenes binarias |
es_AR |
dc.subject |
Imágenes en escala de grises |
es_AR |
dc.subject |
Imágenes color RGB |
es_AR |
dc.subject |
Aplicaciones biomédicas |
es_AR |
dc.title |
Aprendizaje computacional y morfología matemática aplicados al procesamiento de imágenes biomédicas |
es_AR |
dc.type |
Thesis |
es_AR |
dc.rights.holder |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
es_AR |
dc.type.oa |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
es_AR |
dc.type.snrd |
info:ar-repo/semantics/tesis doctoral |
es_AR |
dc.type.info |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
es_AR |
dc.description.fil |
Fil: Benalcázar Palacios, Marco E. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería; Argentina |
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