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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4153| Título : | Desarrollo de un FrameWork para la experimentación con algoritmos de Súper Resolución |
| Autor : | Cejudo Garcia, Martha Pamela%851813 |
| Fecha de publicación : | 2020-01-27 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Descripción : | El ser humano cuenta con una percepción que le permite extraer lo más característico de los objetos y obtener detalles en una resolución eficaz para poder clasificarlos categóricamente, siendo un proceso que se lleva a cabo de manera compleja. Es por ello que la Visión Artificial a través de los años se ha dado a la tarea de emular y automatizar la percepción del ser humano por medio del desarrollo de sistemas computacionales. En este trabajo de investigación se propone desarrollar un framework el cual permite a los usuarios aplicar diferentes técnicas de Súper Resolución (las interpolaciones del vecino más cercano, bilineal, bicúbica y Lanczos así como la Wavelet Haar) a imágenes con diversas características y diferentes formatos gráficos (bmp, jpg, png y tiff), así como la aplicación de las métricas para evaluar los resultados de dichos algoritmos (Error Cuadrático Medio MSE, Raíz del Error Cuadrático Medio RMSE, Proporción Máxima de Señal a Ruido PSNR e Índice de Similitud Estructural SSIM). También el sistema permite incorporar nuevos algoritmos de Súper Resolución de imágenes que se deseen agregar a la herramienta de experimentación, cuenta con un intérprete que facilita su uso, y su código y gramática pueden ser modificados por los miembros o integrantes del grupo de inteligencia artificial del Tecnológico Nacional de México campus CENIDET y con ello incrementar su funcionalidad. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Maestría en Computación |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| MC_Martha_Pamela_Cejudo_Garcia_2020.pdf | Tesis | 5.25 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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