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Aplicación de la Transformada Wavelet y el Método Level Set para el filtrado y segmentación de imágenes

Abstract:

El procesamiento de imágenes se refiera a la capacidad de mejorar la calidad de la imagen, dar énfasis a ciertas características de la imagen y extraer información útil de las mismas, todo empieza desde un filtrado, luego un segmentado y por ultimo su respectivo análisis. El presente trabajo expone otras alternativas para el respectivo filtrado y segmentado de las imágenes, las cuales en la actualidad son de gran estudio y aplicación en las diferentes áreas de la ingeniería. Para el filtrado de las imágenes se realiza un estudio sobre la Transformada Wavelet, que representa una señal en términos de versiones trasladadas y dilatadas de una onda finita (denominada wavelet), que permite variar el tamaño de la ventana de análisis y puede medir las variaciones en tiempo-frecuencia de las componentes espectrales… Para el segmentado, se analiza el método Level Set, el cual propone controlar el movimiento de interfaces o curvas evolutivas (también llamados fronts) para detectar los bordes correspondientes a alguna geometría. La ventaja del método Level set es que se puede realizar cálculos numéricos que involucran curvas y superficies sobre una cuadrícula cartesiana fija sin tener que parametrizar estos objetos (esto se llama el enfoque euleriano)… Todo esto hace que este método sea una gran herramienta para el modelado de objetos que cambian en el tiempo, como el inflado de un airbag o una gota de aceite flotando en el agua.