Contribuciones sobre métodos óptimos y subóptimos de aproximaciones poligonales de curvas 2-d
- Autores: Eusebio Jesús Aguilera Aguilera
- Directores de la Tesis: Ángel Carmona Poyato (dir. tes.), Francisco José Madrid Cuevas (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2016
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Nicolás Pérez de la Blanca Capilla (presid.), Sebastián Ventura Soto (secret.), Nicolás Guil Mata (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Computación Avanzada, Energía y Plasmas por la Universidad de Córdoba
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Helvia
- Resumen
RESUMEN DE LA TESIS DOCTORAL DE D./Dª Eusebio Jesús Aguilera Aguilera El resumen de la tesis para la base de datos Teseo debe ser una presentación de la tesis y tener la extensión suficiente para que quede explicado el argumento de la tesis doctoral. El formato debe facilitar la lectura y comprensión del texto a los usuarios que accedan a Teseo, debiendo diferenciarse las siguientes partes de la tesis:
1. introducción o motivación de la tesis Las mejoras conseguidas en los computadores y otros dispositivos en los últimos años han hecho de la visión artificial un área de investigación importante. Podemos encontrar distintos dispositivos como teléfonos inteligentes, ordenadores personales, etc; los cuáles incorporan sistemas de visión artificial. Estos sistemas utilizan algoritmos y métodos para mejorar la interacción del hombre con la máquina. Además, podemos encontrar otras aplicaciones de la visión artificial en campos como la ingeniería, la industria agroalimentaria, la medicina, etc.
Estos sistemas aplican diferentes métodos de visión artificial para reconocer objetos, áreas de interés en imágenes digitales, determinar la configuración de objetos en una escena para automatizar un proceso industrial, etc. Dependiendo de la tarea que el sistema vaya a realizar podemos concentrarnos en distintos elementos de la imagen como fuente de información.
Una de las principales características usadas en visión artificial es la forma o contorno de los objetos. El contorno de un objeto contiene una gran cantidad de información que podemos usar para una gran variedad de usos. Sin embargo, el contorno de un objeto también contiene información redundante que puede ser eliminada sin miedo a degradar la representación original del objeto. Esto puede realizarse reduciendo el tamaño de la representación del contorno. Esta compresión se consigue mediante la aproximación del contorno usando segmentos. Esta versión reducida del contorno se conoce como aproximación poligonal en la literatura especializada.
2. contenido de la investigación La investigación se centra en la mejora de diversos elementos que se pueden encontrar en la aproximación poligonales. Así, se proponen mejoras para algoritmos subóptimos existentes, con el objeto de mejorar su rendimiento tanto en la reducción del tiempo de cómputo como en la mejora cualitativa de los resultados.
Además se han propuesto mejoras en forma de nuevos algoritmos para obtener soluciones óptimas. Las mejoras en este sentido han sido en forma de reducción del tiempo de computación para obtener la solución óptima. Estás mejoras en el campo de las aproximaciones óptimas proponen soluciones para diversos problemas de optimización planteados en dicha área de investigación.
3. conclusión Las aproximaciones poligonales son un área activa de investigación dentro de la visión artificial, puesto que están presentes en muchas otras áreas de investigación. Por ejemplo, estas aproximaciones son una fase clave en los procesos de vectorización, puesto que los algoritmos de aproximación simplifican la polilínea obtenida en fases previas. Las aproximaciones son muy populares en la representación y compresión de contornos y formas de objetos.
Podemos sintetizar las aportaciones de esta tesis en los siguientes puntos: (1) mejora de algoritmos existentes mediante la inclusión de una fase de preprocesado que reduce el conjunto de puntos candidato y por lo tanto mejora la velocidad de los métodos sin comprometer la calidad de los resultados, (2) desarrollo de un método nuevo de obtención de soluciones óptimas mediante el uso de técnicas de optimización discreta; (3) desarrollo de un método de soluciones optimas en un número reducido de fases, mediante la mejora de varios métodos existentes y su integración en un nuevo marco de trabajo. Asimismo se ha realizado otras aportaciones adicionales como un nuevo método para determinar de forma automática el nivel de representación suficiente de una aproximación para una curva.
