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Título: Desarrollo de un FrameWork para la experimentación con algoritmos de Súper Resolución
Autor: Cejudo Garcia, Martha Pamela%851813
Data: 2020-01-27
Editora: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Descrição: 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
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