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Matriz de co-ocurrencia y dimensión fractal en segmentación de imágenes

dc.creatorMarón, Beatriz S.
dc.date.accessioned2015-05-19T19:01:05Z
dc.date.available2015-05-19T19:01:05Z
dc.date.issued2012-03-08 00:00:00
dc.identifier.citationhttp://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2104
dc.identifier.issn
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10669/13006
dc.description.abstractOne of the most important tasks in image processing problem and machine vision is object recognition, and the success of many proposed methods relies on a suitable choice of algorithm for the segmentation of an image. This paper focuses on how to apply texture operators based on the concept of fractal dimension and cooccurence matrix, to the problem of object recognition and a new method based on fractal dimension is introduced. Several images, in which the result of the segmentation can be shown, are used to illustrate the use of each method and a comparative study of each operator is made.
dc.description.abstractUna de las tareas más importantes en el procesamiento de imágenes es el reconocimiento de objetos, y el éxito de muchos de los métodos propuestos se basa en la adecuada elección del algoritmo para la segmentación de la imagen. Este trabajo se enfoca en cómo aplicar los operadores de textura basados en los conceptos de dimensión fractal y de matrices de co-occurencia, al problema de reconocimiento de objetos y se introduce un nuevo método basado en la dimensión fractal. Para ilustrar cada método se utilizan imágenes en las que se muestra el resultado de la segmentación y se realiza un estudio comparativo de cada operador.
dc.format.extent49-63
dc.relation.ispartofRevista de Matemática: Teoría y Aplicaciones Vol. 19 Núm. 1 2012
dc.titleCo-occurrence Matrix and fractal dimension for image segmentation
dc.titleMatriz de co-ocurrencia y dimensión fractal en segmentación de imágenes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated2015-05-19T19:01:05Z
dc.language.rfc3066es
dc.identifier.doi10.15517/rmta.v19i1.2104


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