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Correlación de imágenes vía transformada de Hermite
Image correlation with Hermite transform
JOSE ALFREDO CASTRO VALDEZ
JOSUE ALVAREZ BORREGO
Acceso Abierto
Atribución
Transformada de Hermite
Correlación no lineal
Filtro compuesto no lineal
Hermite transform
Nonlinear correlation
Nonlinear composite filter
El estudio de las correlaciones entre imágenes ha generado múltiples filtros de correlación y diferentes metodologías para solucionar los problemas de identificación de imágenes. En este proyecto de tesis los objetivos están enfocados en desarrollar una metodología basada en el uso de la transformada de Hermite para representar las imágenes que se desean comparar. Este procedimiento permite distinguir mejor entre diferentes imágenes aún cuando éstas presentan algunos tipos de ruido, patrones de iluminación no homogénea y distorsiones naturales. Esta metodología fue probada con un imágenes de dos diferentes tamaños (256×256 y 320×320 pixeles) donde las imágenes de menor tamaño eran letras del abecedario tipo Arial, mientras que las de tamaño más grande eran imágenes reales de diferentes especies de fitoplancton. Las imágenes de fitoplancton se dividieron en dos grupos. El primer grupo estuvo compuesto de 30 especies, la iluminación de las imágenes era homogénea y no se agregó ruido. Un segundo grupo estaba constituido por imágenes con ruido de fondo, iluminación no homogénea y distorsiones reales. A todas las imágenes se les aplicó la transformada de Hermite, se seleccionó el orden 𝐿1,1. Se tomó esta nueva representación de la imagen y se procedió a hacer las correlaciones con diferentes filtros encontrándose que la energía pico de correlación fue mayor cuando se utilizó previamente la transformada de Hermite y así se distinguieron todas las letras y especies de fitoplancton de las imágenes de prueba. Se fabricaron filtros compuestos para los dos grupos de imágenes de fitoplancton y se encontró que con la metodología donde se usa la transformada de Hermite todos los filtros compuestos fabricados fueron capaces de distinguir las especies deseadas, mientras que la metodología convencional falló en ambos grupos con el filtro clásico compuesto.
The study of correlation in images has generated multiple correlation filters and different methodologies to solve problems in image identification. In this project the objectives are focused on developing a methodology with the Hermite transform in the images to be correlated to better distinguish between different images. Even though they present some types of noise, patterns of nonhomogeneous illumination and natural distortions. This methodology was tested with images of two different sizes (256×256 and 320×320 pixels), where the smaller images were Arial alphabet letters and the larger ones were real images of different phytoplankton species. The phytoplankton species were divided into two groups. The first group was composed of 30 species, these images had neither homogeneous illumination nor aggregate noise. A second group consisted of images with background noise, non-homogeneous illumination and real distortions. The Hermite transform, with the order 𝐿1,1 was applied to all the images. Having selected this new representation of the image, we proceeded to perform the correlations with different filters, finding that PCE was greater when the Hermite method was used previously. Using this methodology all the phytoplankton letters and species of the test images were distinguished. Composite filters were manufactured for the two groups of phytoplankton images and it was found that with the Hermite methodology all the composite filters manufactured were able to pick out the desired species, meanwhile, conventional methodology failed in both groups with the classical composite filter.
CICESE
2017
Tesis de maestría
Español
Castro Valdez, J.A. 2017. Correlación de imágenes vía transformada de Hermite. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 54 pp.
TRATAMIENTO DIGITAL. IMÁGENES
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