Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.authorGuerrero González, Neilspa
dc.contributor.authorPrieto Ortiz, Flavio Augustospa
dc.contributor.authorBoulanger, Pierrespa
dc.date.accessioned2020-10-27T00:20:57Z
dc.date.available2020-10-27T00:20:57Z
dc.date.issued2007-12-01
dc.identifier.issn2539-2115
dc.identifier.issn1657-2831
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/8992
dc.description.abstractEste trabajo propone una metodologia de segmentackm de imagenes de color, basada en una umbralizacion clasica en cada uno de sus componentes ROB en el espacio de escala. La imagen segmentada o conjunto solution, esti conformada por aquellos pixcles solution que se encuentran en cada una de las imigenes escalades que siguen un orden secuencial del espacio, cumpliendo con las caracteristicas del modelo intuicionista planteado por Kripke. Por otro lado, el espacio de escala es una reducci6n sucesiva de caracteristicas de la imagen que permite identificar y conservar las propiedades mias significativas de la misma, y este trabajo lo construye aplicando el filtro de Variation Total. Los resultados muestmn aciertos del 76% sobre el ground truth.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.relationhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1035/1008
dc.relation.urihttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1035
dc.rightsDerechos de autor 2007 Revista Colombiana de Computación
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.sourceRevista Colombiana de Computación; Vol. 8 Núm. 2 (2007): Revista Colombiana de Computación; 39-61
dc.subjectInnovaciones tecnológicas
dc.subjectCiencia de los computadores
dc.subjectDesarrollo de tecnología
dc.subjectIngeniería de sistemas
dc.subjectInvestigaciones
dc.subjectTecnologías de la información y las comunicaciones
dc.subjectTIC´s
dc.titleSegmentación de imágenes de color empleando el espacio de variación total: Una aplicación de los modelos de Kripkespa
dc.title.translatedSegmentation of color images using the total variation space: an application of Kripke's modelseng
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.localArtículospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.subject.keywordsTechnological innovationseng
dc.subject.keywordsComputer scienceeng
dc.subject.keywordsTechnology developmenteng
dc.subject.keywordsSystems engineeringeng
dc.subject.keywordsInvestigationseng
dc.subject.keywordsInformation and communication technologieseng
dc.subject.keywordsICT'seng
dc.subject.keywordsImage segmentationeng
dc.subject.keywordsScale spaceseng
dc.subject.keywordsTotal variation filtereng
dc.subject.keywordsIntuitionistic logiceng
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.relation.referencesT. Chan. The digital tv filter and nonlinear denoising. IEEE Transactions on Image Processing,10(2):2029, February 2001.
dc.relation.referencesL. I. . W. S. . N. L. . J. C. . I. S. Consortium. The ITK Software Guide. Second Edition. Updated for ITK version 2.4. ITK, New York, 2005
dc.relation.referencesD. V. Dalen. Logic and Structure. Springer-Verlag, Berlin, 1987
dc.relation.referencesL. V. G. E. Pauwels. An extended class of scale invariant and recursive scale space filters. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 17(1):691701,March 1995.
dc.relation.referencesJ. A. F. Arman. Model based object recognition in dense range image. a review. ACM Comput. Surveys, 25(1):543, February 1993.
dc.relation.referencesH. Gramaglia. Notas de Logica Matematica. Reporte Tecnico, Internet, 2002.
dc.relation.referencesA. I. J. Weickert, S. Ishikawa. On the history of Gaussian Scale Space axiomatics. Kluwer Academic, Dordrecht, 1997.
dc.relation.referencesP. T. Jackway. Morphological scale space. In 11th IAPR International Conference on Pattern Recognition, page 252255. IEEE Computer Society Press., Los Alamitos, CA. 1992.
dc.relation.referencesJ. S. . M. N. . L. F.. P. Johansen. Gaussian Scale-Space Theory. KluwerAcademic Publichers, Dordrecht, 1997.
dc.relation.referencesJ. J. Koenderink. The structure og images. Biol. Cybernet, 50(1):363370, November 1984.
dc.relation.referencesR. B. . P. Maragos. Evolution equations for continuous-scale morphological filtering. IEEE Trans. Signal Process., 42(1):33773386., June 1994.
dc.relation.referencesG. Matheron. Random Sets and Integral Geometry. Wiley, New York, 1995.
dc.relation.referencesJ. Russ. The Image Processing Handbook Fourth Edition. CRC Press, New York, 2000.
dc.relation.referencesL. G. S. Mundos posibles y objetos incompletos: Proleg'omenos a una ontolog' ia de los individuos ficticios. Entelequia, revista interdisciplinar, 1(2):2029, March 2006.
dc.relation.referencesR. van den Boomgaard. Mathematical Morphology: Extensions towards Computer Vision. Ph.D. thesis, University ofAmsterdam, 1992.
dc.relation.referencesA. Witkin. Scale space filtering. In 8th Intern. Joint Conf. Art. Intell., pages 10191022. Morgan Kaufinann, March 1983.
dc.relation.referencesR. G. R. Woods. Digital Image Processing. Second Edition. Prentice Hall., New York, 2001.
dc.contributor.googlescholarGuerrero González, Neil [5IApxMsAAAAJ]spa
dc.contributor.googlescholarPrieto Ortiz, Flavio Augusto [nT6uGaUAAAAJ]spa
dc.contributor.googlescholarBoulanger, Pierre [5_fWop8AAAAJ]spa
dc.contributor.orcidGuerrero González, Neil [0000-0002-8504-3741]spa
dc.contributor.researchgateGuerrero González, Neil [Neil-Guerrero-Gonzalez]spa
dc.subject.lembInnovaciones tecnológicasspa
dc.subject.lembDesarrollo tecnológicospa
dc.subject.lembIngeniero de sistemasspa
dc.subject.lembInvestigacionesspa
dc.subject.lembTecnología de la información y comunicaciónspa
dc.subject.lembCiencias de la computaciónspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.co
dc.description.abstractenglishThis work proposes a color image segmentation methodology, based on a classical thresholding in each of its ROB components in the scale space. The segmented image or solution set is made up of those solution pixels that are found in each of the scaled images that follow a sequential order of space, complying with the characteristics of the intuitionist model proposed by Kripke. On the other hand, the scale space is a successive reduction of image characteristics that allows identifying and conserving its most significant properties, and this work builds it by applying the Total Variation filter. The results show successes of 76% on the ground truth.eng
dc.subject.proposalSegmentación de Imágenesspa
dc.subject.proposalEspacios de escalaspa
dc.subject.proposalFiltro de variación totalspa
dc.subject.proposalLógica intuicionistaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticle
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*


Ficheros en el ítem

Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia