Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/104855
Registro completo de metadatos
Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorAyala Hernández, Luis Ernesto
dc.date.accessioned2024-09-18T17:24:15Z-
dc.date.available2024-09-18T17:24:15Z-
dc.date.issued2021-05-14
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/104855-
dc.description.abstractLas técnicas de cómputo evolutivo son utilizadas para la solución de problemas complejos en diversos campos de la ingeniería. El caso específico de esta tesis está enfocado en el procesamiento de imágenes, utilizando técnicas de umbralización multinivel mediante el algoritmo de optimización de agrupamiento y caos (CCO), donde se realizarán pruebas comparativas con otros algoritmos encontrados en la literatura (HHO, PSO, DE, HS, ABC), por medio de una función de costo, que es la minimización de la entropía cruzada. Para poder medir la efectividad del algoritmo propuesto, se llevaron a cabo pruebas con diferentes conjuntos de datos, por un lado, el conjunto de imágenes de prueba de Berkeley y por otros cinco conjuntos de imágenes médicas, que incluyen imágenes de resonancia magnética, células cancerígenas, enfermedades pulmonares, daños cerebrales y enfermedades oculares. La evaluación de la eficiencia del algoritmo es medida mediante las métricas PSNR, FSIM y SSIM, estas métricas brindan información de la calidad en la segmentación de la imagen, mientras que la utilización de dos métodos estadísticos, la media y la desviación estándar, nos ayudan a conocer que tan estables son los algoritmos. Todo esto con el fin de ayudar al diagnóstico médico de enfermedades apoyado de imágenes digitales médicas.
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.titleAplicación de técnicas de umbralización multinivel con algoritmos evolutivos para la segmentación de imágenes
dc.typeTesis de Maestría
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderAyala Hernández, Luis Ernesto
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO
dc.type.conacytmasterThesis
dc.degree.nameMAESTRIA EN COMPUTO APLICADO
dc.degree.departmentCUCEI
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara
dc.rights.accessopenAccess
dc.degree.creatorMAESTRO EN COMPUTO APLICADO
dc.contributor.directorAvalos Alvarez, Omar
dc.contributor.codirectorPérez Cisneros, Marco Antonio
Aparece en las colecciones:CUCEI

Ficheros en este ítem:
Fichero TamañoFormato 
MCUCEI10931FT.pdf11.44 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de RIUdeG están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.