1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Chihuahua
4. Instituto Tecnológico de Chihuahua
5. Tesis de Doctorado
6. Doctorado en Ciencias en Ingeniería Electrónica

Título :	ALGORITMO PARA DETERMINAR LA COMPLEJIDAD DE IMÁGENES APLICADO A SEGMENTACIÓN
Autor :	MADRID HERRERA, LUIS
metadata.dc.subject.other:	ALGORITMO PARA DETERMINAR LA COMPLEJIDAD DE IMÁGENES APLICADO A SEGMENTACIÓN.
Fecha de publicación :	2026-01-01
Editorial :	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Chihuahua
Descripción :	Esta tesis presenta un estudio para determinar la complejidad de imagen para su aplicación en algoritmos de segmentación de imágenes. Primero, se presenta la revisión de la literatura respecto a la complejidad de imagen para proponer una nueva definición conceptual y operacional de la complejidad de imagen, que traslada el concepto desde el espacio multidimensional de la percepción visual humana al espacio unidimensional de la respuesta a la complejidad de imagen. De tal manera que la respuesta a la complejidad de imagen es definida como una medida relativa y subjetiva de la cantidad de información semántica contenida en las imágenes, dentro de un conjunto determinado de imágenes. Luego, se proponen dos métodos computacionales para estimar la respuesta a la complejidad de imagen. Un método es basado en un sistema de inferencia difuso tipo Sugeno y el otro método se basa en una red neuronal artificial. Ambos métodos son alimentados mediante 11 características visuales de las imágenes procesadas por el algoritmo de análisis de componentes principales. Una vez obtenido el valor de respuesta a la complejidad de imagen, se proponen dos aplicaciones prácticas en los algoritmos de segmentación de imágenes. La primera aplicación trata sobre la determinación automática del número de grupos necesarios para segmentar una imagen mediante los algoritmos de agrupamiento difuso. La segunda aplicación propone un nuevo enfoque de evaluación difuso para los algoritmos de segmentación de imágenes. De acuerdo con los resultados obtenidos, los métodos para estimar la respuesta a la complejidad de imagen computacionalmente tienen una alta correlación con el criterio humano, comparados contra otros métodos del estado del arte. La aplicación para determinar el número de grupos en los algoritmos de segmentación de imágenes por agrupamiento difuso demuestra ser de gran utilidad al mejorar los desempeños de algunos algoritmos del estado del arte. Por su parte, el nuevo enfoque difuso de evaluación, mejora en diversos aspectos la evaluación de los algoritmos de segmentación de imágenes, ya que considera la subjetividad del criterio humano al realizar esta tarea tan importante en el área de visión por computadora.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Aparece en las colecciones:	Doctorado en Ciencias en Ingeniería Electrónica

Este ítem está protegido por copyright original Visualizar la licencia

Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons