Procesamiento morfológico de imágenes en colorAplicación a la reconstrucción geodésica

  1. Francisco G. Ortiz Zamora
Dirigée par:
  1. Fernando Torres Medina Directeur

Université de défendre: Universitat d'Alacant / Universidad de Alicante

Fecha de defensa: 23 juillet 2002

Jury:
  1. Rafael Aracil Santonja President
  2. José María Sebastián Zúñiga Secrétaire
  3. Óscar Reinoso García Rapporteur
  4. Augusto Beléndez Rapporteur
  5. Francisco A. Candelas Herías Rapporteur
Département:
  1. FISICA, INGENIERIA DE SISTEMAS Y TEORIA DE LA SEÑAL

Type: Thèses

Teseo: 86437 DIALNET lock_openRUA editor

Résumé

La presente Tesis Doctoral se orienta en el estudio e investigación de la extensión de las operaciones morfológicas a imágenes en color, El campo de aplicación concreto se centra en las transformaciones geodésicas vectoriales. Para la extensión del procesamiento morfológico a imágenes en color se realiza un estudio de las diferentes estrategias de ordenación vectorial y su interacción con la familia de espacios HSI. Se presentan diferentes métodos de orden y se muestra como la ordenación lexicográfica se adapta perfectamente al mapa de valores HSI. Se desarrolla un nuevo método de ordenación vectorial, basado en el concepto lexicográfico, que permite flexibilizar la rigidez del método de orden anterior y lograr así una transición entre diferentes orientaciones del retículo (intensidad o matriz). En la adecuación de la familia de espacios cromáticos HSI para procesamiento de imágenes se trata la indefinición del matiz. En particular, se desarrolla un algoritmo que, en base a un umbral de saturaciones, decide el cambio de prioridades en la ordenación lexicográfica cuando el matriz no sea significativo. En relación a las transformaciones geodésicas, se analizan minuciosamente los aspectos teóricos de las operaciones geodésicas implementadas en mapas cromáticos vectoriales. Asimismo, se comprueba el cumplimiento de sus propiedades gracias al mantenimiento de un mismo criterio de orden vectorial en todas las operaciones, tanto morfológicas, como de minimización maximización de funciones. La eficiencia de estas operaciones se ha comprobado en aplicaciones de segmentación, eliminación de brillos o atenuación de ruido.