RT Generic
T1 Mejora del contraste de imágenes a color utilizando un framework de optimización Multiobjetivo
A1 Moré Rodríguez, Luis Guillermo
AB La mejora del contraste es una función de transformación aplicada a una imagen digital cuya finalidad es la de obtener una imagen cuyas características de contraste sean más adecuadas para una aplicación posterior de procesamiento. Existen diversas técnicas de Mejora del contraste de imágenes, de entre las que resaltan las técnicas basadas en enfoques Metaheurísticos; los mismos fueron probados extensivamente en la literatura, para imágenes en escala de grises. La finalidad es la de obtener parámetros de un algoritmo de mejora del contraste que sean adecuados para la imagen digital cuyo problema de mejora del contraste se está abordando. Sin embargo, aparecen nuevas dificultades cuando se trabaja con imágenes digitales a color, en el contexto de la Mejora del Contraste basada en Metaheurísticas puras: no solamente es necesario mejorar el contraste de uno o más objetos con respecto al fondo, sino que además es necesario considerar la información de color que también se ve afectada. Este trabajo aborda el problema de Mejora del Contraste en imágenes a color con un enfoque multiobjetivo puro. El algoritmo propuesto aplica una Metaheurística bien conocida a los parámetros de un algoritmo de mejora del contraste, lo cual resulta en imágenes potencialmente adecuadas para ser consideradas como soluciones. Estas se evalúan teniendo en cuenta el balance entre con traste obtenido y distorsión de la información contenida dentro de la imágenes(en términos de intensidad y de información de color). Los resultados obtenidos muestran imágenes con el contraste mejorado, pero cuyos coeficientes de métrica no dominados muestran una relación inversa de compromiso entre contraste y similaridad estructural (distorsión).
PB FP-UNA
YR 2017
FD 2017
LK http://hdl.handle.net/20.500.14066/3135
UL http://hdl.handle.net/20.500.14066/3135
LA spa
NO CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología
DS MINDS@UW
RD 27-jul-2024