Entropía en conjuntos difusos intervalo-valorados y aplicación a umbralización de imágenes con órdenes admisibles
Fecha
2020Autor
Versión
Acceso embargado 2 años / 2 urteko bahitura
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
El problema clásico de umbralización tiene como finalidad principal la separación
de objetos de una imagen respecto del fondo. En el presente trabajo, trataremos el
tema desde la lógica difusa, puesto que proporciona una herramienta adecuada para
manejar la incertidumbre inherente a las imágenes.
A la hora de trabajar con conjuntos difusos, puede resultar difícil dar un valor de
pertenencia ...
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El problema clásico de umbralización tiene como finalidad principal la separación
de objetos de una imagen respecto del fondo. En el presente trabajo, trataremos el
tema desde la lógica difusa, puesto que proporciona una herramienta adecuada para
manejar la incertidumbre inherente a las imágenes.
A la hora de trabajar con conjuntos difusos, puede resultar difícil dar un valor de
pertenencia exacto. Por ello, trabajaremos con conjuntos difusos intervalo-valorados,
entendiendo que la amplitud de los intervalos de pertenencia es una medida de la
incertidumbre.
Dado que la comparación entre dos valores intervalares cualesquiera es un problema
complejo a la hora de trabajar con intervalos, utilizaremos órdenes admisibles para
su tratamiento.
El método de umbralización planteado se basa en el uso de funciones de equivalencia restringidas, medidas de inclusión para conjuntos difusos intervalo-valorados
y funciones de entropía intervalo-valoradas. [--]
The classic thresholding problem has as its main purpose in the separation of
the objects and background from an image. In this woek, we will approach the topic from the fuzzy logic, a suitable tool to handle the uncertainty linked to image
analysis.
When we are working with fuzzy sets, it can be difficult to give an exact membership
grade. Therefore, we will work with interval-valued fuzzy s ...
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The classic thresholding problem has as its main purpose in the separation of
the objects and background from an image. In this woek, we will approach the topic from the fuzzy logic, a suitable tool to handle the uncertainty linked to image
analysis.
When we are working with fuzzy sets, it can be difficult to give an exact membership
grade. Therefore, we will work with interval-valued fuzzy sets, understanding that
the width of the intervals is a measure of uncertainty.
Since the comparison between any two interval values is a complex problem when
we work with intervals, we will use admissible orders for it.
The proposed thresholding method is based on the use of restricted equivalence
functions, inclusion measures for interval-valued fuzzy sets and interval-valued entropy functions. [--]
Materias
Conjuntos difusos intervalo-valorados,
Medidas de inclusión,
Órdenes admisibles,
Procesamiento de imagen,
Umbralización,
Interval-valued fuzzy sets,
Inclusion measures,
Admissible orders,
Image processing,
Thresholding
Titulación
Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación /
Unibertsitate Masterra Modelizazio eta Ikerketa Matematikoan, Estatistikan eta Konputazioan