VISION

Autor: LLADÓ BARDERA XAVIER.
Jahr: 2003.
Universität: GIRONA.
Ort der Lesung: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR.
Ort der Vorbereitung: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR.

Inhaltsangabe: Die Vision ist wahrscheinlich dominieren unseren Sinn ergeben, von denen die meisten der Informationen Welt um uns herum. Durch die Vision sehen wir, wie die Dinge sind, wo sie sind und wie mueven.En Bilder, die wir mit unserer Vision Systems extrahiert Features von Farbe, Textur und Form, und mit Hilfe dieser Informationen, die wir in der Lage sind, zu erkennen, Objekte, auch wenn Sie sind in völlig unterschiedlichen Bedingungen. Zum Beispiel, unterschiedliche Standpunkte zu den Betrachter Entfernungen, Beleuchtung, usw.. Der Computer Vision versucht zu emulieren, die menschliche Vision System durch ein System der Erfassung von Bildern, ein Computer und Software. Das angestrebte Ziel ist nichts weniger als um die desrrollar ein sistma der Lage sein, ein Bild in einer ähnlichen Weise wie eine Person würde. Diese Arbeit konzentriert sich auf elanálisis das Paar führen Textur Anerkennung superdficies.La primäre Motivation ist die Lösung des Problems der Klassifizierung von texturierten Oberflächen, wenn sie erwischt wurden unter sistintas condiciones.En Dieses Papier enthält eine detaillierte Anerkennung auf der Grundlage eines 3D Modells der Oberfläche ( Enthält Informationen über die Farbe und Form), die dann verwendet werden, um neue Bilder 2D Texturen unter neuer condiciones.Estas virtuelle Bilder erzeugt werden, die die Grundlage für unser System der Anerkennung, da es als Modell referenia für Systematik Texturen. Die vorgeschlagene Anerkennung verbindet die Matrizen Coocurrencia für das Extrahieren der Merkmale der Textur, mit dem Einsatz eines Nächster Nieghbour Classifer. Diese Systematik ermöglicht es uns zu erkennen, die verschiedenen Texturen und gleichzeitig eine Angleichung der Richtung der Beleuchtung in den Bildern verwendet, um das System zu validieren. Die Ergebnisse, die in verschiedenen Experimenten zeigen die Machbarkeit des Systems genración Textur, sowie die Anerkennung.

Autor: Valerio Cascajo Roberto.
Jahr: 2004.
Universität: POLITÉCNICA DE MADRID.
Ort der Lesung: E.T.S. INGENIEROS TELECOMUNICACION.
Ort der Vorbereitung: E.T.S.I. Telecomunicación.

Inhaltsangabe: In dieser Arbeit entwickeln wir ein Schema Vertretung von Multi-inspirierten Bilder in der Behandlung von nicht-linearen Informationen in der menschlichen visuellen Systems. Dieser Teil der Arbeit der Simoncelli und Mitarbeiter zeigen, dass die primären Phasen dieses Prozesses, bestehend aus einer linearen Filterung der Bühne Multiskalen (Gabor, Wavelet, etc.). Gefolgt von einer Normalisierung verteilungspolitisch nicht-lineare, könnte dazu führen, dass statistisch unabhängige neuronalen Antworten, die eine sehr wünschenswerte Eigenschaft in einer Darstellung des Bildes. Eltrabajo getan wurde, um in erster Linie eine systematische Analyse der vorgeschlagene Modell von diesen Autoren, und eine strenge Formulierung mit der gegenseitigen Information (MI), Metriken der statistischen Einheit. Als Ergebnis haben wir gezeigt, dass die Antworten von diesem Modell vorhergesagt werden statistisch nicht völlig unabhängig voneinander, aber überraschend, dass die Abfahrt zu sein scheinen unabhängig von der fast alle Einträge. Zwar haben wir gesehen, dass es nicht möglich ist, um eine vollständige Unabhängigkeit zwischen benachbarten Antworten haben wir festgestellt, dass in der Praxis die minimale Voraussetzung für die IM zu sein scheint sehr nahe bei Null. Nach dieser Analyse haben wir das Problem der etwa Optimierung der Parameter des Modells kostenlos, dh Berechnung der Werte, die Minimierung der Abhängigkeit Statistik (IM) zwischen benachbarten Antworten. Dies hat Partikularisierten ist die allgemeine Bezeichnung für eine Gaussian-Modell, das haben wir bisher empirisch überprüft, mit einer Reihe von natürlichen Bilder. Das Schema Vertretung resultierende Bild ist sehr robust und flexibel, es unterstützt verschiedene Änderungen suboptimale Verbesserung der einige seiner Funktionen für die Anwendungen, die es benötigen. All dies wurde empirisch Patent durch die entsprechenden Implementierungen und numerischen Ergebnisse. Einmal getestet und umgesetzt Normalisierung spalterischen einer der wichtigsten Beiträge zu lösen, wurde das Problem der Umkehrung der nicht-lineare Transformation. Dies wurde vorgeschlagen und umgesetzt investierbare direkt ein System, das kann leicht durch eine Lockerung Status der statistischen Unabhängigkeit, zunächst auferlegt. Durch die gelöst werden invertibilidad, Schema Repräsentation kann als Mehrzweck-mit klaren Vorteilen aufgrund ihrer Relevanz und größere Kompatibilität Wahrnehmungs-und statistische Unabhängigkeit zwischen benachbarten Proben. Wir haben konzentriert sich auf zwei spezifische Anwendungen: (1) Entwicklung einer Messdaten von Wahrnehmungs-Bildqualität und (2) die Aufnahme der nicht-linearen Phase eines JPEG 2000-Codec zur Verbesserung der visuellen Qualität des Wiederaufbaus.

Autor: VERDÚ MONEDERO RAFAEL.
Jahr: 2005.
Universität: POLITÉCNICA DE CARTAGENA.
Ort der Lesung: POLITÉCNICA DE CARTAGENA..
Ort der Vorbereitung: ANTIGUO HOSPITAL DE MARINA, CAMPUS MURALLA DEL MAR UPCT.

Inhaltsangabe: Die Konturen Vermögenswerte parametrische oder Schlangen, sind ein Sonderfall der verformbare Modelle eingebettet in die Ebene des Bildes. Ihre fundamentaos mathematische vertreten Zusammenfluss der Geometrie, Physik und Theorie der Annäherung. Seit seinem Debüt 1987, die Nützlichkeit von Schlangen wurde getestet und bewiesen in der medizinischen Bildanalyse, Segmentierung Bild, in der Verfolgung bewegten Objekten in Videosequenzen, und so weiter. Ein großes Problem zu sein, ist das dynamische Verhalten der Schlange, wenn sie bewegt sich in Richtung ihrer endgültigen Auflösung des Gleichgewichts. Diese Analyse der Konvergenz ist besonders notwendig, wenn die für die funktionale aktive Kontur hängt von Parametern oder Eigenschaften, die in der Regel nicht linear, sowohl interne als auch externe Kräfte zur Kontur wie Inflation und streckte abhängig von der Struktur. Das Design des dynamischen Verhalten insgesamt ist notwendig, um die Definition der funktionalen Leistung, um sicherzustellen, dass die bestehenden Feedback keinen Anlass zu instabilen Verhalten. In dieser Dissertation wurde überarbeitet Formulierung der aktiven Konturen in der Domäne, darunter auch Modelle, Modelle und der Anpassung an die Topologie auf der Grundlage der gemeinsamen Ebene (Level Sets). Wir haben die Probleme im Zusammenhang mit der Durchführung des klassischen Konturen Vermögenswerte (Initialisierung Empfindlichkeit, Robustheit gegen Lärm, der Selektivität, die Segmentierung und die Verfolgung Objekte, stoppt die Bedingung, in der iterativen Verfahren, usw.) und mögliche Lösungen für die aktuelle Kunst. Das Design Raum der verformbare Modelle wurde in den Frequenzbereich und wurde zur Analyse der Geschwindigkeit der Konvergenz. Aus dieser Analyse ist eine Methode, um die Regeln der Gestaltung der optimalen Parameter für eine dynamische Kontur aktiv für die Segmentierung von Objekten in Bildern. Die Methode der dynamischen Design optimalen Parameter der aktiven Kontur wurde in Anwendungen Segmentierung und Tracking von Objekten in Bildsequenzen für die Beschleunigung der Geschwindigkeit convengencia von emph () Schlange. Die Methode wurde in der Umsetzung der Bewegung, mechanische Charakterisierung künstlichen Muskeln und Filtern Vektor Bewegung in eine nicht starre Registrierung Methode unter Verwendung verformbare Modelle. Der wichtigste Beitrag dieser Theorie ist die Analyse der Rate der Konvergenz der Konturen Vermögenswerte und eine parametrische Methode für die Festlegung der Werte ihrer dynamischen Parameter, die die Entwicklung der Kontur in einem Bild Problem der Segmentierung. Ein weiterer Beitrag dieser Arbeit ist die Übersetzung der klassischen Formulierung der verformbare Modelle, in der räumlichen Bereich, in dem Frequenzbereich, die eine neue Perspektive für die Gestaltung und Analyse von diesen. Die Ausweitung der Analyse auf den Fall von Flächen, um die Geschwindigkeit der Konvergenz, sowie die Ausfuhr von den Ideen, die in der Analyse für den Einsatz in der gemeinsamen technischen Ebene, sind die wichtigsten Linien der künftigen Forschung.

Autor: Ila Viorela Simona.
Jahr: 2005.
Universität: GIRONA.
Ort der Lesung: Universidad de Girona.
Ort der Vorbereitung: Universidad de Girona.

Inhaltsangabe: Die Arbeit erfolgt in dieser Arbeit bietet innovative Lösungen im Bereich der Bildverarbeitung U-Boot. In diesem Umfeld, die Aufgabe der Bildverarbeitung ist kompliziert durch das Fehlen von klar definierten Konturen durch die anschmierend der Bilder auf der einen Seite und die Notwendigkeit für ein System der künstlichen Beleuchtung, die eine Nicht-gleichmäßige Ausleuchtung. Die Schätzung der Bewegung des Fahrzeugs und seine Lage sind zwei grundlegende Probleme in der Unterwasser-Robotik. Eine Möglichkeit, diese Probleme zu lösen, ist die Verwendung eines Systems der "Computer Vision". Die Vision-Systeme zeichnen sich durch ihre hohe Auflösung und niedrigen Kosten und der Tatsache, die eine Vielzahl von Informationen. Die Schätzung der Bewegung ist die Korrelation zwischen zwei Bildern von einer Kamera auf dem Fahrzeug montiert und ausgerichtet Meeresboden. Die Korrelation kann mit Techniken des "matching". Diese Arbeit schlägt vor, einen Algorithmus für die Erkennung Korrelation zwischen aufeinanderfolgenden Bildern in Echtzeit. Die beiden wichtigsten Beiträge dieser Arbeit ist auf der einen Seite, eine Methode zur Verbesserung der Algorithmus "matching", indem sie mit einer größeren Roboter, und zweitens, die Umsetzung des Algorithmus in Hardware für die Zwecke der Erlangung einer Performance in Echtzeit . Aus der Sicht algorithmischen, die These vor, die Verwendung von Textur-Features zu beseitigen falsche Korrelation (sog. "Ausreißer") zwischen zwei Bildern zur Verbesserung der Robustheit des Algorithmus "matching" und die Verbesserung der Ergebnisse der Bewegungsschätzung-Algorithmus Dass es sehr sensibel auf die falsche Korrelation. Die Technik, die in dieser Arbeit wurde durch eine umfangreiche Studie mit einer großen Anzahl von Experimenten, um die Betreiber Textur besser geeignet für die Verarbeitung von Bild-U-Boot. Im Vergleich mit den bestehenden Methoden, die neue Vorschlag hat einen viel niedrigeren Kosten und Computational eliminiert die Notwendigkeit für eine a priori Schätzung der Bewegung. Um die Umsetzung der Korrelation Algorithmus in der Hardware-Erkennung hat eine parallele Architektur, beschleunigt die Leistung für den Zweck, dass ein Gewinn für den Speed-Video. Die Gestaltung der Architektur wurde auf der Grundlage einer Studie, in der VLSI-Architekturen für die Schätzung der Bewegung in Multimedia-Anwendungen Video-Codierung. Im besonderen Fall von Unterwasser-Ansichten, es wurde festgestellt, dass es muss eine Korrelation Ansatz, der auf eine Ähnlichkeit mehr komplexe Maßnahme, unter Berücksichtigung der durchschnittliche Wert der Intensitäten für jeden Punkt. Dieser Ansatz wird als "Cross Correlation Normalized Mean" und hat den Vorteil, dass sie robust im Falle einer Nicht-gleichmäßige Ausleuchtung. Die vorgeschlagene Umsetzung getan besteht aus zwei Teilen: das eine ist ein Algorithmus in der Hardware, um Punkte des Interesses an Echtzeit-und auf der anderen Seite von einer parallelen Architektur zu erkennen, die Korrelation zwischen den einzelnen Posten, die aufeinander folgenden Bilder. Die Überprüfung der Umsetzung wurde durchgeführt mit Plattformen reprogramables FPGA-basierten Geräten. Die vorgeschlagene Architektur zeichnet sich durch eine hohe Flexibilität und ermöglicht die Veränderung von Parametern, und seine große Wirksamkeit in Bezug Ressourcen / runtime.

Autor: Fischer Sylvain.
Jahr: 2006.
Universität: POLITÉCNICA DE MADRID.
Ort der Lesung: E.T.S. DE INGE. DE TELECOMUNICACION.
Ort der Vorbereitung: ESCUELA TECNICA SUPERIOR INGENIEROS TELECOMUNICACIÓN.

Inhaltsangabe: Diese Arbeit zielt darauf ab, erkunden einige Parallelen zwischen funktionalen Bereichen Architektur und der primäre visuelle Verarbeitung. Ein erstes Ziel ist die Verbesserung der bestehenden Modelle der biologischen Vision auf der Grundlage von Informationen der Theorie. Ein zweites ist die Entwicklung neuer Algorithmen für die Bildverarbeitung auf der Basis der natürlichen Vision. Verfügbare Daten über das visuelle System für psychophysische und physiologische Studien, Gestaltpsychologie und Statistik der natürlichen Bilder. Die Dissertation konzentriert sich in erster Linie auf die Darstellungen sobrecompletas (dh Darstellungen, die Erhöhung der Dimensionalität der Daten), und zwar aus folgenden Gründen. Erstens, sie können erhebliche Nachteile für die Überschreitung der orthogonalen Transformation, und zweitens, weil die Modelle der biologischen Vision oft müssen sobrecompletos und dritten weil konstruieren Vertretungen sobrecompletas effiziente und relevante mathematische Probleme mit neuartiger, insbesondere das Problem der verstreuten Näherungen. Die erste These schlägt eine Transformation in ondículas log-Gabor-auto inversible inspiriert rezeptiven Feldes und der Organisation der Zellen multiresolución einfachen primären visuellen Kortex (V1). Diese Transformation bietet vielversprechende Ergebnisse für die Beseitigung des Lärms. Zweitens, die Wechselwirkungen zwischen den Zellen beobachtet V1, bestehend aus seitlichen Hemmung und Erleichterung zwischen Zelllinie haben gezeigt, effizient zu extrahieren, die natürlichen Ränder der Bilder. Drittens, die Redundanz durch die Transformation sobrecompleta reduziert dank einer speziellen Algorithmus, der Angleichung baut eine spärliche Vertretung sparse Bilder auf der Grundlage ihrer Kanten. Für eine decorrelación weiter und erreichen höhere Kompressionsraten, aufgereiht entlang der Kanten kontinuierliche Konturen sind so kodiert Vorhersagewert von Ketten Koeffizienten, die eine effiziente Vertretung der Konturen. Schließlich stellt sie eine Studie über die Schließung Konturen mit der Methodik Tensor stimmen. Wir schlagen vor, den Einsatz von Informations-und Iterationen der Krümmung zur Verbesserung der Robustheit und perzeptiven Qualität der bestehenden Methoden.

Autor: Redondo Tejedor Rafael.
Jahr: 2006.
Universität: POLITÉCNICA DE MADRID.
Ort der Lesung: ETSI TELECOMUNICACIÓN.
Ort der Vorbereitung: ETSI Telecomunicación.

Inhaltsangabe: Die gemeinsame Darstellung erlebt haben, einen deutlichen Schwung in den letzten Jahrzehnten so sehr, dass es keinen Bereich, in der Signalverarbeitung, die noch nicht verwendet wurden. Im Meer der Vertretungen gibt es in der Literatur, von denen der eine betrifft die vorliegende Arbeit: die Umsetzung log-Gabor vorgeschlagen [70, 68]. Seine geringe Überschneidungen, hohe Empfindlichkeit Orientierungs-und Skalierbarkeit, um invarianza Carrier, Auto-invertibilidad und die Definition von komplexen Konferenz der Effizienz, Flexibilität und Robustheit gegen Rauschen und dem Auftreten von Artefakten. Neben der Ähnlichkeit der Nähe der Filter sobrecompletos log-Gabor Bereich der kortikalen V1 zusammen mit der Modellierung von Verhalten Hemmung der neuronalen / Moderation und schlechte Kodierung erlauben eine approximación, um das Bild auf die Extraktion der wichtigsten Funktionen der Regel coindidentes mit den Konturen . Diese Art der Darstellung, basierend auf Konturen Multiskalen-Charts einen neuen Weg für die Lösung taréas Bildverarbeitung, nämlich die Kompression und Bildfusion. Ein neues Paradigma postuliert eine hohe Kompressionseffizienz, wenn die charakteristischen Merkmale der Bilder kodiert sind getrennt, wie Leuchtdichte, Form oder Textur [19, 145, 240]. Nach diesem Paradigma, in der diese These hat vorgeschlagen, eine neue Methode, bei der die Kodifizierung dieser Konturen Multiskalen extrahiert aus der Verarbeitung niedrigen log-Gabor. Angesichts der Art der Züge, ein Verschlüsselungs-Algorithmus Ketten wurde speziell nach den stochastischen und morphologische Merkmale dieser Konturen. Zu diesem Zweck werden verschiedene Techniken und Predictive-Codes prefjos und Rechnen sind kombiniert in Übereinstimmung mit jedem Alphabet. Auch die vorgeschlagene Algorithmus bietet ein komplettes Programm inklusive Kompression, die Kodifizierung des Rückstands-paso bajo cabezeras und die Platzierung der Handlung. Eine solche Konsolidierung ist auf der Basis von Modellen des primären visuellen Kortex zur Milderung der Regel Verzerrungen durch die Komprimierung von JPEG-Komprimierung Normen oder JPEG2000. Die descomposiciones multiresolución haben gezeigt, ihre Überlegenheit gegenüber anderen traditionellen Techniken der Bildgebung Fusion. Es gibt jedoch keine Hinweise auf eine Hegemonie, die oft aufgrund des Mangels an eine Referenz Bild. In dieser Arbeit werden verschiedene Typen von Wavelets sind im Vergleich mit den Log-Gabor-Filter erfolgreich, die sich noch nie zuvor verwendet haben, weil ihre traditionelle Fehlen einer präzisen Rekonstruktion. Außerdem ist ein Algorithmus für Systeme multiresolución Fenster multitamaño genannt wurde vorgeschlagen, die passt die Größe des Fensters an die lokalen Funktionen in das Bild durch die Nutzung der Vorteile beider Fenster, klein oder groß oder präzise und stabil, eine signifikante Reduzierung der Fehler bei der Entscheidung Karten Im Gegensatz zu den traditionellen Techniken feste Größe-Fenster. Schließlich wird eine neue Methode orientiert Konturen wurde vorgeschlagen, die Regelung Multiskalen Konturen Fusion multiresolución. Dieser Algorithmus basiert auf Züge reduziert sensibiliad Lärm, Auswirkungen von Unschärfe und Artefakte der Angleichung.

Autor: PONSA MUSSARRA DANIEL.
Jahr: 2006.
Universität: AUTÓNOMA DE BARCELONA.
Ort der Lesung: ESCOLA TÈCNICA SUPERIOR D'ENGINYERIA.
Ort der Vorbereitung: ESCOLA TÈCNICA SUPERIOR D'ENGINYERIA (ETSE-UAB).

Inhaltsangabe: Diese Arbeit konzentriert sich die Analyse von Video-Sequenzen, Modell Anwendung quantitativer Techniken für das Extrahieren von Informationen. Insbesondere machen wir mehrere Vorschläge in zwei Bereichen Anwendung: Form auf Basis der Kontur Modelle und Erkennung und Verfolgung von Fahrzeugen in Bildern von einer Kamera auf eine mobile Plattform. Die Arbeit widmet sich Tracking-Form folgt dem Paradigma der aktiven Konturen, aus denen wir eine Überprüfung der vorhandenen Ansätze. Erstens messen wir die Leistung der gängigsten Algorithmen (basierend Kalman-Filter und Partikel-Filter), und dann werden wir beurteilen ihre Umsetzung Aspekte durch eine umfangreiche experimentelle Studie, wo mehrere synthetische Sequenzen sind, mit unterschiedlichen Graden der verzerrten Lärm. So haben wir festgestellt, der beste Weg zur Umsetzung in der Praxis diese klassischen Tracking-Algorithmen, und wir erkennen die Vorteile und Nachteile. Weiter, die Arbeit konzentriert sich auf die Verbesserung der Kontur Tracking-Algorithmen basieren auf Partikelfiltern. Diese Algorithmen gute Ergebnisse erreichen, vorausgesetzt, dass die Anzahl der Teilchen ist hoch genug, aber leider die erforderliche Anzahl von Teilchen wächst exponentiell mit der Anzahl der Parameter zu schätzen. Deshalb, und im Kontext der Kontur Tracking, präsentieren wir Ihnen drei Varianten des klassischen Partikelfilter, die an drei neue Strategien für den Umgang mit diesem Problem. Erstens schlagen wir vor, die Verbesserung der Kontur Tracking von Vermehrungsmaterial präziser die Partikel von einem Bild zum nächsten. Dies geschieht durch die Verwendung einer linearen Approximation der Funktion optimale Vermehrung. Die zweite vorgeschlagene Strategie beruht zum Teil der Schätzung der Parameter analytisch. So wollen wir eine produktivere Nutzung der Teilchen, die Verringerung der Höhe der Modellparameter geschätzt werden muss, dass durch sie. Die dritte vorgeschlagene Methode zielt darauf ab, nutzen die Tatsache, dass in Kontur-Tracking-Anwendungen, die Parameter in Bezug auf die starre transformieren kann genau genug geschätzt werden unabhängig von der lokalen Verformung, die von der Kontur. Dies wird verwendet, um eine bessere Verbreitung der Teilchen, die sich ihnen mehr dicht in der Zone, wo die Kontur verfolgt befindet. Diese drei Vorschläge sind weitgehend validiert und mit verschiedenen Sequenzen Lärmpegel, die auf die Verbesserung erreicht wird evaluiert. Nach dieser Studie, schlagen wir vor, sich direkt mit der Herkunft der vorherigen Problem durch eine Verringerung der Zahl der Parameter zu schätzen, um die eine bestimmte Form von Interesse. Um zu erreichen, schlagen wir vor, die Form Modell mit mehreren Modellen, wo jeder benötigt eine geringere Menge von Parametern, als wenn mit einem einzigartigen Modell. Wir schlagen vor, eine neue Methode zu lernen, diese Modelle aus einer Ausbildung gesetzt, und ein neuer Algorithmus zur Nutzung der gewonnenen Modelle für die Verfolgung der Konturen. Die experimentellen Ergebnisse bestätigen die Gültigkeit dieses Vorschlags. Schließlich ist die These, konzentriert sich auf die Entwicklung eines Systems für die Aufdeckung und Verfolgung von Fahrzeugen. Die Vorschläge beinhalten: ein Fahrzeug-Erkennung-Modul, ein Modul für die Bestimmung der dreidimensionalen Position und Geschwindigkeit der Fahrzeuge ermittelt, und ein Tracking-Modul für die Aktualisierung der Standort der Fahrzeuge auf dem Weg in eine präzise und effiziente Art und Weise. Mehrere Original-Beiträge sind in diesen drei Themen, und die Leistung von diesen ist empirisch evaluiert.

Autor: Felip Rodríguez Ramon Lluís.
Jahr: 2006.
Universität: AUTÓNOMA DE BARCELONA.
Ort der Lesung: Escola Tecnica Superior d'Enginyeries.
Ort der Vorbereitung: Universidad Autónoma de Barcelona.

Inhaltsangabe: Die meisten Situationen, denen die Techniken der Computer Vision muss sich mit Datensätzen, die durch Lärm und enthält eine große Anzahl von Elementen, die als fehlerhaft im Hinblick auf die gewünschten Ergebnisse. Diese Tatsache wird noch deutlicher, wenn es um die Schätzung eines parametrischen Beschreibung der Elemente, die Daten zu beschreiben. Techniken der Lage der Arbeitszeit mit Elementen afectador für Fehler und Lärm sind in diesen Fällen notwendig. Die Statistiken und robuste Algorithmen basieren auf Daten Dichte sind solche Probleme zu lösen und damit die Schätzung der parametrischen Modellen, obwohl verlässliche Daten Fehler. Diese Arbeit präsentiert die Entwicklung neuer Algorithmen estiamación Parameter und technischen Aspekte als auch die Implementierung von Algorithmen Klassiker und neue Vorschläge auf Computer Vision Aufgaben den Umgang mit kontaminierten Daten. Insbesondere diese These schlägt neue Techniken zur Analyse von Videoclips im MPEG-Domain und zu verarbeiten Bilder LADAR Luft mit robusten statistischen Daten und Techniken basades Dichten.