DOI:

https://doi.org/10.14483/22484728.2833

Publicado:

2009-09-30

Número:

Vol. 3 Núm. 2 (2009)

Sección:

Visión Investigadora

Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet

Shape recognition in artificial vision: application of the Wavelet transform

Autores/as

  • Óscar Alexander Bertel García Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Edwin José Toro Bello Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Camilo Andrés Moreno González Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Palabras clave:

Digital signal processing, Wavelet, DWT, contour, artificial vision, signatures (en).

Palabras clave:

Procesamiento digital de señales, Wavelet, DWT, visión artificial contorno, signatura (es).

Descargas

Resumen Autores/as Métricas disponibles Cómo citar

Resumen (es)

La transformada Wavelet es una herramienta matemática que entró en auge desde mediados de la década del 80 del siglo XX, por ser más eficiente que la clásica transformada de Fourier en el campo de la investigación en procesamiento digital de señales e imágenes. Sus aplicaciones son diversas: análisis de ruido, compresión de señales, extracción de bordes (detalles diagonales, verticales y horizontales en las imágenes digitales), características fundamentales para la óptima extracción de contornos. Este artículo analiza y describe la implementación computacional, usando modelos y procesos (signaturas y conteo de píxeles) de la visualización del grado de coincidencia de contornos en imágenes a partir de la comparación de parámetros como área, perímetro, compacidad y diámetro de los contornos. La implementación se realiza programando funciones propias para el desarrollo de la transformada Wavelet incluidas en el software Matlab 7.1®.

Resumen (en)

The Wavelet transform is a mathematical tool that is booming since the mid-80s of the twentieth century, because it is more efficient than the classical Fourier transform in the field of investigation in digital signal processing and imaging. Its applications are many, among which are: Analysis of noise, signal compression, extraction of edges (details diagonals, vertical and horizontal digital images), and key features for optimal extraction of contours. This article analyzes and describes the computational implementation, using models and processes (signatures and counting pixels) of the computer visualization of the degree of coincidence of contours in images, from the comparison of parameters such as area, perimeter, compactness, and diameter contours. The implementation presented is done by programming functions for the development of the wavelet transform included in the softwareMatlab 7.1 ®.

Biografía del autor/a

Edwin José Toro Bello, Universidad Distrital Francisco José de Caldas



Cómo citar

APA

Bertel García, Óscar A., Toro Bello, E. J., y Moreno González, C. A. (2009). Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet. Visión electrónica, 3(2), 29–39. https://doi.org/10.14483/22484728.2833

ACM

[1]
Bertel García, Óscar A. et al. 2009. Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet. Visión electrónica. 3, 2 (sep. 2009), 29–39. DOI:https://doi.org/10.14483/22484728.2833.

ACS

(1)
Bertel García, Óscar A.; Toro Bello, E. J.; Moreno González, C. A. Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet. Vis. Electron. 2009, 3, 29-39.

ABNT

BERTEL GARCÍA, Óscar Alexander; TORO BELLO, Edwin José; MORENO GONZÁLEZ, Camilo Andrés. Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet. Visión electrónica, [S. l.], v. 3, n. 2, p. 29–39, 2009. DOI: 10.14483/22484728.2833. Disponível em: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/2833. Acesso em: 5 nov. 2024.

Chicago

Bertel García, Óscar Alexander, Edwin José Toro Bello, y Camilo Andrés Moreno González. 2009. «Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet». Visión electrónica 3 (2):29-39. https://doi.org/10.14483/22484728.2833.

Harvard

Bertel García, Óscar A., Toro Bello, E. J. y Moreno González, C. A. (2009) «Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet», Visión electrónica, 3(2), pp. 29–39. doi: 10.14483/22484728.2833.

IEEE

[1]
Óscar A. Bertel García, E. J. Toro Bello, y C. A. Moreno González, «Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet», Vis. Electron., vol. 3, n.º 2, pp. 29–39, sep. 2009.

MLA

Bertel García, Óscar Alexander, et al. «Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet». Visión electrónica, vol. 3, n.º 2, septiembre de 2009, pp. 29-39, doi:10.14483/22484728.2833.

Turabian

Bertel García, Óscar Alexander, Edwin José Toro Bello, y Camilo Andrés Moreno González. «Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet». Visión electrónica 3, no. 2 (septiembre 30, 2009): 29–39. Accedido noviembre 5, 2024. https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/2833.

Vancouver

1.
Bertel García Óscar A, Toro Bello EJ, Moreno González CA. Reconocimiento de formas en visión artificial: aplicación de la transformada Wavelet. Vis. Electron. [Internet]. 30 de septiembre de 2009 [citado 5 de noviembre de 2024];3(2):29-3. Disponible en: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/2833

Descargar cita

Visitas

902

Dimensions


PlumX


Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Licencia

atribución- no comercial 4.0 International