52 resultados para TRATAMIENTO DE IMÁGENES
Resumo:
Duración (en horas): Más de 50 horas. Destinatario: Estudiante y Docente
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A lo largo de este Proyecto de Fin de Carrera se ha implementado una versión paralela mediante OpenMP de una aproximación al algoritmo de seg- mentación de imágenes level set. El fin de esta segmentación es la extracción de ciertas características de las imágenes necesarias para el cliente con el que se trabaja a lo largo de este proyecto. Además, se ha realizado un estudio previo de los tipos de técnicas de segmentación existentes y se han realizado pruebas experimentales con la paralelización realizada, con el fin de analizar la mejora realizada frente al algoritmo en serie.
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617 p.: il.col., graf.
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[ES] El proyecto estudia algoritmos de detección de bordes aplicados a imágenes fotográficas y procedentes de nubes de puntos, posteriormente combina los resultados y analiza las posibilidades de mejora de la solución conjunta.
Resumo:
373 p. : il., gráf., fot., tablas
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372 p. : graf.
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Poster presentado al XXII Congreso Nacional de Microbiología celebrado en Sevilla los días 17 -20 septiembre de 2007
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Presentación de la la comunicación a la VII Reunión Microbiología del Medio Acuático celebradad en Bilbao del 25 al 27 de septiembre de 2008
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Presentación de la la comunicación a la VIII Reunión Microbiología del Medio Acuático celebrada en Vigo del 14 al 16 de septiembre de 2010
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Presentación de la la comunicación al IX Congreso de Microbiología del Medio Acuático celebrado en Barcelona del 13 al 15 de septiembre de 2012.
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Santamaría, José Miguel; Pajares, Eterio; Olsen, Vickie; Merino, Raquel; Eguíluz, Federico (eds.)
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Eterio Pajares, Raquel Merino y José Miguel Santamaría (eds.)
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Raquel Merino Álvarez, José Miguel Santamaría, Eterio Pajares (eds.)
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En esta tesis de máster se presenta una metodología para el análisis automatizado de las señales del sonar de largo alcance y una aplicación basada en la técnica de reconocimiento óptico de Optical Character Recognition, caracteres (OCR). La primera contribución consiste en el análisis de imágenes de sonar mediante técnicas de procesamiento de imágenes. En este proceso, para cada imagen de sonar se extraen y se analizan las regiones medibles, obteniendo para cada región un conjunto de características. Con la ayuda de los expertos, cada región es identi cada en una clase (atún o no-atún). De este modo, mediante el aprendizaje supervisado se genera la base de datos y, a su vez, se obtiene un modelo de clasi cación. La segunda contribución es una aplicación OCR que reconoce y extrae de las capturas de pantalla de imágenes de sonar, los caracteres alfanuméricos correspondientes a los parámetros de situación (velocidad, rumbo, localización GPS) y la confi guración de sonar (ganancias, inclinación, ancho del haz). El objetivo de este proceso es el de maximizar la e ficiencia en la detección de atún en el Golfo de Vizcaya y dar el primer paso hacia el desarrollo de un índice de abundancia de esta especie, el cual esté basado en el procesamiento automático de las imágenes de sonar grabadas a bordo de la ota pesquera durante su actividad pesquera rutinaria.
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197 p. (Bibliogr. 189-197)