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Ttito Ttica, Alejandro
Corbacho Carazas, Lisbeth
2022-04-13T22:12:59Z
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2022
253T20220086
http://hdl.handle.net/20.500.12918/6428
El presente trabajo intitulado “Morfología matemática Fuzzy aplicada a la segmentación de imágenes reconstruidas”, trata sobre la imagen reconstruida, que es obtenida a partir de sinogramas, los cuales son proyecciones realizadas por equipos especializados. Estos sinogramas, por lo general son afectados por varias fuentes de ruido. En esta tesis se desarrolla un método para segmentar una imagen reconstruida a partir de un sinograma afectado por ruido de Poisson, basado en los operadores fundamentales de la morfología matemática fuzzy. El método consiste en utilizar una combinación especifica de los operadores apertura fuzzy y cierre fuzzy como filtro del ruido de la imagen reconstruida, y posteriormente realizar su segmentación mediante el uso del gradiente morfológico fuzzy basado en los operadores de erosión fuzzy y dilatación fuzzy. Con este propósito, se estudió la morfología matemática Fuzzy como extensión de la morfología matemática binaria, resaltando sus principales operadores algebraicos, también, fue realizada la implementación computacional del método mencionado y el análisis de los resultados obtenidos. Así, la utilización del método desarrollado produce mejores resultados en la segmentación de la imagen, al compararlo con la utilización directa del gradiente morfológico fuzzy. (es_PE)
application/pdf (en_US)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco (es_PE)
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess (en_US)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (*)
Operadores morfológicos (es_PE)
Morfología Matemática Fuzzy (es_PE)
Gradiente morfológico (es_PE)
Sinograma (es_PE)
Imágenes reconstruidas (es_PE)
Morfología matemática Fuzzy aplicada a la segmentación de imágenes reconstruidas (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ciencias
Matemática
Licenciado en Matemática
PE
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
24676328
https://orcid.org/0000-0002-6898-5307
44596199
541026
Velasquez Hacha, Ignacio
Maqui Huaman, Gino Gustavo
Vera Maldonado, Leopoldo
Alvarez Jauregui, Guido
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública



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