1. RIUdeG
  2. Tesis
  3. Doctorado
  4. CUCEI
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorOrtega Sánchez, Noé
dc.date.accessioned2024-09-18T16:49:42Z-
dc.date.available2024-09-18T16:49:42Z-
dc.date.issued2022-05-23
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/104788-
dc.description.tableofcontentsÍndice .............................................................................................................................. I Índice de figuras ............................................................................................................... IV Índice de Tablas ............................................................................................................... VI Agradecimientos ............................................................................................................ VII Capítulo 1. Introducción .................................................................................................... 1 1.1 Antecedentes ................................................................................................. 1 1.2 Justificación .................................................................................................. 3 1.3 Hipótesis ....................................................................................................... 3 1.4 Objetivos ....................................................................................................... 3 1.4.1 Objetivos generales ................................................................................. 4 1.5 Metodología .................................................................................................. 4 1.6 Descripción del trabjo ................................................................................... 5 1.6.1 Clustering de imágenes ........................................................................... 6 1.6.2 Aplicación de medios tonos en imágenes ............................................... 6 Capítulo 2. Marco teórico y estado del arte ....................................................................... 8 Operaciones morfológicas aplicadas a imágenes g ....................................... 8 2.2 Representación de los datos y estrategias de agrupación. ............................ 9 2.2.1 Representación de la información. ........................................................ 10 2.2.2 Operación de dilatación y erosión ......................................................... 12 2.3 K-means ...................................................................................................... 14 2.4 Algoritmos Genéticos (GA) ........................................................................ 16 2.5 Métricas para validar la comparación de las agrupaciones ......................... 17 2.5.1 Dunn Index ............................................................................................ 17 2.5.2 Davies-Bouldin Index ........................................................................... 18 2.5.3 Hopkins Statistics .................................................................................. 18 Capítulo 3. Operaciones Morfológicas ............................................................................ 19 3.1 Enfoque de las técnicas de imágenes para la agrupación. .......................... 19 3.2 Resultados Experimentales ......................................................................... 21 3.3 Conclusiones y trabajo futuro ..................................................................... 26 Capítulo 4. Procesamiento de imágenes en medios tonos ............................................... 27 4.1 Introduccion ................................................................................................ 27 4.2 Preliminares de Haltoning y Harmony Search ........................................... 30 4.2.1 Algoritmo de Medios Tonos (Halftoning algorithms) .......................... 31 4.2.2 Algoritmo de Búsqueda Armónico (Harmony Search Algorithm) ....... 34 4.3 Halftoning usando el Harmony Search Algorithm (HHSA) ....................... 35 4.3.1 Definición del problema de optimización ............................................. 35 4.4 Resultados Experimentales ......................................................................... 38 4.4.1 La configuracion de HHSA ................................................................... 38 4.4.2 Resultados del problema de optimización ............................................ 40 4.5 Evitando los patrones regulares en HHSA.................................................. 53 4.6 Conclusiones y trabajo futuro ..................................................................... 57 Referencias ....................................................................................................................... 59
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.titleAplicaciones en visión basados en Aprendizaje de máquinas
dc.typeTesis de Doctorado
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderOrtega Sánchez, Noé
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO
dc.type.conacytdoctoralThesis
dc.degree.nameDOCTORADO EN CIENCIAS DE LA ELECTRONICA Y LA COMPUTACION CON ORIENTACIONES
dc.degree.departmentCUCEI
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara
dc.degree.creatorDOCTOR EN CIENCIAS DE LA ELECTRONICA Y LA COMPUTACION CON ORIENTACIONES
dc.contributor.directorPérez Cisneros, Marco Antonio
dc.contributor.codirectorCuevas Jiménez, Erik Valdemar
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