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Autor: LILLO SAAVEDRA MARIO FERNANDO.
Jahr: 2004.
Universität: POLITÉCNICA DE MADRID [www.upm.es].
Ort der Lesung: LECTURA DE INFORMATICA.
Ort der Vorbereitung: FACULTAD DE INFORMATICA.

Inhaltsangabe: Es gibt eine breite Palette von Anwendungen in den Bereichen Fernerkundung, der die Verfügbarkeit der Bilder mit hoher räumlicher und spektraler Auflösung zu ermöglichen. Eine Möglichkeit zur Entsorgung solcher Produkte, die Kosten relativ zugänglich, so ua Nutzung der Kernfusion bildgebenden Verfahren. Liegt auf der Hand, dass genaue Ergebnisse zu erhalten für eine ordnungsgemäße, ist es wichtig, zu definieren, in einer Art und Weise Ziel, die Qualität der daraus resultierenden Bilder. In der Literatur, sind ein breites Spektrum von Techniken zur Verschmelzung von Bildern Auch wenn die theoretischen Grundlagen, in denen die meisten dieser Techniken würde die Fusion von vielen verschiedenen Arten von Satellitenbildern, ein sehr hoher Prozentsatz der Anträge auf die Fusion von multispektralen ein Bild mit Panchromatische ein, in dieser Dissertation, sind entworfen, ausgewertet und umgesetzt werden, neue Strategien für das Mischen panchromatische und multispektrale Bilder in einer Weise integriert, dass objektive Informationen von der Quelle Bilder durch Einrichtung eines Kompromisses zwischen die räumliche und spektrale Qualität der endgültige Bild zusammengeführt. In der ersten Phase dieser Arbeit, die neue Strategien für das Mischen Bilder basierend auf dem Modell Mixed Linear (MML). Dass bestimmte Funktionen festgelegten Ziele, die es erlaubten, den Beitrag der Informationen von der Quelle das Bild, um das Bild verschmolzen, und wurden optimiert mit stochastischen Algorithmen, wie zum Beispiel die Simulation Glühen und genetische Algorithmen, in einer zweiten Phase, wurde eine neue Strategie für das Mischen mit Die Fouriertransformation die Verwendung von Filtern und individuelle Betreuung, damit die Quantität und Qualität der Informationen, die sollten in der fusionierten Bild. Zwei Kriterien wurden vorgeschlagen, Ziele für die Einstellung der Filter auf der Grundlage von entropía und die Macht der Bilder Quelle. Darüber hinaus, die sie einer anderen Fusion Strategie auf der Grundlage Wavelet-Transformation, anhand der Algorithmus Mallat. Diese angepasst Koeffizienten, die mit der Mutter Wavelet Merkmale der Quelle Bilder. Diese Koeffizienten wurden anhand der Parameter, die mit der Art der FIR-Filter, schätzungsweise in der Fusion durch die Fourier-Transformation. Zu schätzen, die spektrale Qualität der Bilder Zusammenschluss eine quantitative Weise, verwendet es den Index ERGAS, während für die Bewertung der Qualität Raum, einen Vorschlag für eine neue Index basiert auf den oben genannten und in der Definition in der gleichen Domain wie die ERGAS spektrale Dies hat dazu geführt, In einem Kompromiss zwischen den räumlichen und spektralen Qualität der Bilder zusammengeführt. Darüber hinaus wurde eine neue Strategie vorgeschlagene Fusion basiert auf Wavelet-Transformation, anhand der Algorithmus à trous. Basierend auf den Indizes der Qualität ERGAS, entweder Version spektralen Raum, identifiziert Gewichte der Wavelet Koeffizienten, die mit dem panchromatischen Bild, in Hinblick auf die Schaffung eines Mechanismus, der die Kontrolle der Kompromiss zwischen der spektralen und räumlichen Informationen, Bilder, die von der Quelle. In einer dritten Phase durchgeführt wurden qualitative und quantitative Vergleiche zwischen den Bildern durch die Zusammenlegung der Strategien der Fusion Vorschläge und Bilder, die aus der Fusion Strategie auf der Grundlage der transeuropäischen 8 gebildet 63e von Wavelet Mallat. Diese Analyse erlaubt uns, eine gründliche Kenntnis der Stärken und Schwächen der verschiedenen Strategien untersucht, sowie die optimale Nutzung eines jeden von ihnen, so dass Sie die am besten geeigneten für eine bestimmte Anwendung. In der Endphase dieser Arbeit, die an ein bestimmtes Problem: die Bestimmung der Dichte der Vegetation in den Weinbergen mit Satellitenaufnahmen und originelle zusammengeführt. Dieser Antrag wurde zum Experimentieren im wirklichen Probleme, die Güte der Bilder zusammen mit der gewählten Strategie. Die Ergebnisse in dieser These, kann geschlossen werden, dass Fusionen, die über Methoden und Systeme vorgeschlagen, in ausgewogener Weise zu integrieren Informationen, die von der Quelle Bilder, so dass ein Bild mit einem Kompromiss zwischen dem Ziel, Qualität und spektraler Raum.

Autor: DOSIL LAGO RAQUEL.
Jahr: 2004.
Universität: SANTIAGO DE COMPOSTELA [www.usc.es].
Ort der Lesung: ESCOLA TÉCNICA SUPERIOR DE ENXEÑERÍA.
Ort der Vorbereitung: DEP. DE ELECTRÓNICA E COMPUTACIÓN. FACULTAD DE FÍSICA.

Inhaltsangabe: Die Arbeit in dieser Arbeit ist ein Versuch, füllen den Raum zwischen den einzelnen Detektoren einfache Funktionen, die für volumetrischen Daten und die Verarbeitung Techniken auf einem hohen Niveau. Die Methode entwickelt, bietet sowohl ein Modell der Repräsentation als eine Technik für die Erkennung von low-level Funktionen, die wir in visuelle Muster. Die visuelle Muster, hier definiert als die Zusammensetzung der elementaren Eigenschaften der Häufigkeit und Orientierung, die eine vollständige Beschreibung der Eigenschaften der ein Bild von den Detektoren Funktionen einfach. Für die Aufdeckung, schlagen wir vor, die Verwendung einer Strategie descomposición - integración allgemeinen Zweck und ausschließlich von Daten, dh, nicht mit a priori Information. Dies bedeutet, erstens, die Entwicklung eines Modells für die Zerlegung eines 3D Bild in eine Reihe von grundlegenden Funktionen, die eine umfassende Darstellung des Bildes. Zu diesem Zweck haben wir eine multirresolución System, in dem die grundlegenden Eigenschaften, die wir als Frequenz Merkmale sind sintotizadas auf verschiedenen Ebenen und Richtungen. Für ihren Teil, die Integration der Bühne ist, um festzustellen, welche Merkmale sind die oft im Zusammenhang mit visuellen und jedes Muster wieder, und so eine Darstellung getrennt von diesen Mustern. Diese Phase wird ausgelöst, als ein Problem der unbewachten Clustering oder Gruppierung, auf der Grundlage einer Maßnahme der Abstand zwischen Frequenz Merkmale, die den Ansatz der Integration der Funktionen. Einige Autoren argumentieren, daß das menschliche visuelle System Integration Feature ist auf der Grundlage der Phase Kongruenz angeboten. Dies ist der Ansatz bei dieser Arbeit.

Autor: GUTIÉRREZ AGUADO JUAN.
Jahr: 2005.
Universität: VALENCIA [www.uv.es].
Ort der Lesung: ESCOLA TÈCNICA SUPERIOR D'ENGINYERIA.
Ort der Vorbereitung: ESCOLA TÈCNICA SUPERIOR D'ENGINYERIA.

Inhaltsangabe: Menge von Techniken für die Lösung von Problemen in der Behandlung der Bilder erfordert ein Modell der statistischen Signal zu verarbeiten. In dieser These, ANALIZAMOS die Beziehung zwischen den bestehenden Betrieb von visuellen Cortex und Statistiken der Bilder natürlicher und vorschlagen, die Verwendung GENÉRICA Modelle der kortikalen Reaktion als Alternative für die Verwendung von Modellen in der statistischen Anwendungen Kodierung von Video (für die Gestaltung von CUANTIZADOR und In der Schätzung der Bewegung) und der Wiederherstellung von Bildern degradiert (zu definieren Kriminalisierung Betreiber im Zusammenhang mit der Anpassung).

Autor: NASSABAY PARDO SALUA ESTHER.
Jahr: 2006.
Universität: GRANADA [www.ugr.es].
Ort der Lesung: E.T.S. DE ING.INFOR. Y DE TELECO..
Ort der Vorbereitung: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.

Inhaltsangabe: Zusammenfassung Derzeit ist die Signalverarbeitung, einschließlich der Bildverarbeitung immer mehr an Bedeutung. Es gibt viele Bereiche, in denen Verbesserungen notwendig sind visuelle Informationen, um gute Ergebnisse zu erhalten. Von diesen Bereichen kann hervorgehoben Zweige der medizinischen Röntgen-Bilder, tomagrafías, fMRT, etc., Biologie, Geographie, Archäologie, Astronomie, der Verteidigung und der Streitkräfte, und so weiter. Im Allgemeinen sind die Lärmpegel wird als eine Mischung aus zufälligen Signale mit unterschiedlichen Frequenzen, die unter Umständen höher oder niedriger ist als das Signal des Interesses. Das Problem der Trennung Blind Signal ist die Wiederherstellung des ursprünglichen Signale aus Mischungen, die von Sensoren, wissen nur die letztere. Dieses Papier zielt darauf ab, Doktoranden und seine Bedeutung liegt in der Entwicklung einer vergleichenden Studie über verschiedene Algorithmen verwendet wird, basiert auf der technischen Analyse der einzelnen Komponenten auf Bilder mit Lärm. Diese Arbeit wird die Entwicklung einer Sequenz, die angibt, dem Gebiet der Klassifizierung (PDI), der Stand des Problems ermöglicht es, dass ein Schwerpunkt auf die Beseitigung von Rauschen in Bildern; Ebene Ansätze für die Lösung, die mit den verschiedenen Methoden für die Behandlung zur Verfügung Das Problem des Lärms, und schließlich die Höhe der Leistung, die darauf abzielt, um zielgerichtete Lösungen. Dieser Bericht ist wie folgt aufgebaut: Kapitel 1: Einführung in die Analyse der einzelnen Komponenten und die Trennung Blind Signal. Dieses Kapitel zeigt die Definition und die Formulierung von mathematischen Verfahren Independent Component Analysis auf das Problem der "Blind Signal Separation. Erstens gibt es, die erforderlichen statistischen Grundlagen und ihre Bedeutung für die Trennung von Signalen. Dann entwickelt Informations-Theorie und die Grundlagen für die technische ICA. Er stellt dann die Techniken der Principal Component Analysis (PCA) und die Independent Component Analysis (ICA) mit dem entsprechenden mathematischen Definitionen, Beschränkungen und Algorithmen. Schließlich ist ein Vergleich zwischen dem ICA-und Partnerschafts-und Kooperationsabkommen. Kapitel 2: Verbindung zwischen dem menschlichen visuellen Systems (SVH), die Independent Component Analysis (ICA). Ist dieses Kapitel stellt die Verbindung zwischen dem ICA-und Bildverarbeitung. In der ersten Instanz ist eine Zusammenfassung der Geschichte Rückeroberung der letzten Jahre der Forschung in der Bildverarbeitung mit einer Einführung in das menschliche visuelle System. Nach der Einführung der ICA-Verbindung mit dem Studium der Bilder. Kapitel 3: ICA Algorithms. Dieses Kapitel entwickeln Algorithmen ICA am häufigsten verwendete Technik von verschiedenen Ermittlern, erläutert ihre Vor-und Nachteile, um den Weg für ihren Einsatz im nächsten Kapitel. Kapitel 4: Der Lärm bei der ICA. Dieses Kapitel untersucht die Verbindung zwischen ICA und Lärm, er untersucht das Verhalten von fünf verschiedenen Algorithmen ICA (fastICA, JADE, AMUSE, fastGEO und dss_fastICA), als Reaktion auf drei verschiedene Arten von Lärm (Gaussian, multiplikative und impulsiv (Salz und Pfeffer) ), Auf dem Gebiet der digitalen Bildverarbeitung. Insbesondere wird untersucht, wie sie verhalten sich verschiedene Filter Matrizen Eine Mischung aus den Beobachtungen und den Einfluss der einzelnen Arten von Lärm auf das Signal Probe. Eine Bewertung ist auch der Sensibilität, die am Ende auf ein catalogalización der verschiedenen Werkzeuge. Kapitel 5: Anwendungen: Automatische Erkennung Filter Lärm-und De-lärmend. Dieses Kapitel wurde entwickelt für die Erkennung automatische Klassifizierung von Filtern, die sowohl interessante Informationen wie Informationen nur 8 Lärm. Igualm 36. Stelle zeigt Anwendung der Beseitigung von Rauschen. In den "Schlussfolgerungen und Zukunft der Arbeit" fasst die wichtigsten Beiträge, die bereits erzielt wurden in diesem Bereich mit der Entwicklung dieser Promotion.

Autor: NASSABAY PARDO SALUA ESTHER.
Jahr: 2006.
Universität: GRANADA [www.ugr.es].
Ort der Lesung: E.T.S. INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.
Ort der Vorbereitung: ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍAS INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIÓN.

Inhaltsangabe: Derzeit ist die Signalverarbeitung, einschließlich der Bildverarbeitung immer mehr an Bedeutung. Es gibt viele Bereiche, in denen Verbesserungen notwendig sind Teil visuellen Informationen, um gute Ergebnisse zu erhalten. Von diesen Bereichen kann hervorgehoben Zweige der medizinischen Röntgen-Bilder, tomagrafías, fMRT, etc., Biologie, Geographie, Archäologie, Astronomie, Verteidigung und Militär, ect. Im Allgemeinen sind die Lärmpegel wird als eine Mischung aus zufälligen Signale mit unterschiedlichen Frequenzen, die unter Umständen höher oder niedriger ist als das Signal des Interesses. Das Problem der Trennung Blind Signal ist die Wiederherstellung des ursprünglichen Signale aus Mischungen, die von Sensoren, wissen nur die letztere. Dieses Papier zielt darauf ab, Doktoranden und seine Bedeutung liegt in der Entwicklung einer vergleichenden Untersuchung von genetischen Algorithmen basieren auf unterschiedlichen technischen Analyse der einzelnen Komponenten auf Bilder mit Lärm. Diese Arbeit wird die Entwicklung einer Sequenz, die angibt, dem Gebiet der Klassifizierung (PDI), der Stand des Problems ermöglicht es, dass ein Schwerpunkt auf die Beseitigung von Rauschen in Bildern; Ebene Ansätze für die Lösung, die mit den verschiedenen Methoden für die Behandlung zur Verfügung Das Problem des Lärms, und schließlich die Höhe der Leistung, die darauf abzielt, orientares Lösungen anbieten. Dieser Bericht ist wie folgt gegliedert: Kapitel 1 Einführung in die Analyse der einzelnen Komponenten und die Trennung Blind Signal. Dieses Kapitel zeigt die Definition und die Formulierung von mathematischen Verfahren Independent Component Analysis auf das Problem der "Blind Signal Separation. Erstens gibt es, die erforderlichen statistischen Grundlagen und ihre Bedeutung für die Trennung von Signalen. Dann entwickelt Informations-Theorie und die Grundlagen für die technische ICA. Er stellt dann die Techniken der Principal Component Analysis (PCA) und die Independent Component Analysis (ICA) mit dem entsprechenden mathematischen Definitionen, Beschränkungen und Algorithmen. Schließlich ist ein Vergleich zwischen dem ICA-und Partnerschafts-und Kooperationsabkommen. KAPITEL 2-Verbindung zwischen dem menschlichen visuellen Systems (SVH), die Independent Component Analysis (ICA). Dieses Kapitel stellt die Verbindung zwischen dem ICA-und Bildverarbeitung. In der ersten Instanz ist eine Zusammenfassung der Geschichte Rückeroberung der letzten Jahre der Forschung in der Bildverarbeitung mit einer Einführung in das menschliche visuelle System. Nach der Einführung der ICA-Verbindung mit dem Studium der Bilder. KAPITEL 3 ICA-Algorithmen. Dieses Kapitel entwickeln Algorithmen ICA am häufigsten verwendete Technik von verschiedenen Ermittlern, erläutert ihre Vor-und Nachteile, um den Weg für ihren Einsatz im nächsten Kapitel. KAPITEL 4 Lärm in der ICA. Dieses Kapitel untersucht die Verbindung zwischen ICA und Lärm, er untersucht das Verhalten von fünf verschiedenen Algorithmen ICA (fastICA, JADE, AMUSE, fastGEO und dss_fastICA), als Reaktion auf drei verschiedene Arten von Lärm (Gaussian, multiplikative und impulsiv (Salz und Pfeffer) ), Auf dem Gebiet der digitalen Bildverarbeitung. Insbesondere wird untersucht, wie sie verhalten sich verschiedene Filter maxla In Matrizen aus den Beobachtungen und den Einfluss der einzelnen Arten von Lärm auf das Signal Probe. Eine Bewertung ist auch der Sensibilität, die am Ende auf ein catalogalización der verschiedenen Werkzeuge. KAPITEL 5 Anwendungen: Automatische Erkennung Filter als Lärm-und De-lärmend. Dieses Kapitel wurde entwickelt für die Erkennung automatische Klassifizierung von Filtern, die beide vertreten Informationen 8 Interesse 2a2 wie vor Informationen nur Lärm. Auch gezeigt Umsetzung der Beseitigung von Rauschen. In dem Abschnitt "Schlussfolgerungen und Zukunft der Arbeit" fasst die wichtigsten Beiträge, die bereits erzielt wurden in diesem Bereich mit der Entwicklung dieser Promotion.

Autor: VARGAS VÁZQUEZ DAMIÁN.
Jahr: 2006.
Universität: POLITÉCNICA DE MADRID [www.upm.es].
Ort der Lesung: FACULTAD DE INFORMÁTICA.
Ort der Vorbereitung: FACULTAD DE INFORMÁTICA.

Inhaltsangabe: Die Verarbeitung und Analyse von Bildern ist ein Bereich, in ständiger Innovation. Eines seiner Ziele ist die Verbesserung der Qualität der Bilder, um es leichter, Informationen zu finden. Sobald modifiziert und verbessert das Bild, Sie beginnen einen Prozess, der Segmentierung ermöglicht brechen sie in den Regionen von Interesse für die Einstufung. Die Segmentierung der Bilder ist die Gruppierung der Regionen in visuellen Begriffen bekannt und das Ergebnis wird von verschiedenen Anwendungen aller Art. Die Arbeit in diesem Bericht konzentriert sich auf den Bereich der Anwendung auf dem Gebiet der Biomedizinischen Bildgebung. Target und genau rekonstruieren, die Strukturen für diese Art von Bildern ist schwierig, weil die Komplexität und Variabilität der anatomischen Strukturen und Formen der zellulären Interesse. Die Morphologie Mathematik (GM) hat einen besonderen Platz in der Analyse-und Bildverarbeitung. Diese Arbeit Erfahrungen mit einer Reihe von Transformationen und Werkzeuge basierend auf GM Für die Segmentierung der Bilder. Auf der einen Seite, die vorgeschlagene Änderung und die anschließende Verwendung einer neuen Klasse von morphologischen Filter: emph (Öffnungen und Schließungen vernünftig Wiederaufbau). Solche Filter sind ein zusätzliches Kriterium, das dir erlaubt, die Kontrolle der Wiederaufbau. Insbesondere kann die übermäßige Wiederaufbau des flachen Bereiche, die gelegentlich in die Änderungen für den Wiederaufbau. Darüber hinaus ist es möglich, zu trennen, wenn Sie so wollen, bestimmte Regionen des Bildes. Mit Techniken GM Segment Um ein Bild Eingang, unter Ausnutzung der genannten Eigenschaften zu berechnen Marker bedeutende Regionen. Diese Eigenschaften werden für die Segmentierung medizinischer Bilder, kann aber auch in anderen Bereichen. Auf der anderen Seite, schlägt vor, eine neue Methode für die Segmentierung basierend auf transformiert "Wasserscheide". Dieser Ansatz setzt einen Prozess des Wiederaufbaus Bilder von Markern gekennzeichnet, die Steigung des Bildes ist als eine topographische Relief ist überflutet, dass (ähnlich wie im Fall der "Wasserscheide" Traditional). Es enthält ein Kriterium in den Wiederaufbau-Prozess, indem es zusätzliche Flexibilität in der Trennung von Strukturen von Interesse. Jetzt sind auch zwei weitere Methoden, die neue Lösungen und Anwendungen dank der Änderung bestimmter Parameter des Originals.

Autor: LOPEZ CORONADO OCTAVI.
Jahr: 2006.
Universität: AUTÓNOMA DE BARCELONA [www.uab.es].
Ort der Lesung: Facultad de Ciencias.
Ort der Vorbereitung: UNIVERSITAT AUTÃ’NOMA DE BARCELONA.

Inhaltsangabe: In dieser Arbeit, die wir untersucht haben verschiedene Techniken für die Erzeugung von optischen Elementen difractivos ändern, dass das Profil der Intensität entlang der Achse und die Eigenschaften von apodización und hiperresolución Kreuz ein optisches System, ebenso wie ihre Umsetzung durch eine räumliche Licht-Modulator Flüssigkristall (LCSLM). Erstens sind so konzipiert und implementiert komplexe Übertragung Schüler nicht einheitlich, mit dem Ziel einer Änderung des Profils der Intensität in der Nähe des Flugzeugs Bild von einer konvergenten und erreichen beliebigen Profilen mit Features von Interesse, wie die verschiedenen Profile, rechteckig erhöhen oder DOF , Die eine Antwort bifokal das optische System. Die Schüler wurden in eine räumliche Licht-Modulator in der Konfiguration nur durch eine Phase Codierungsmethode unter komplexen Funktionen. Es wurde experimentell und numerisch ausgewertet, die Ergebnisse dieser Schüler durch einen Vergleich der Intensität des Profils mit dem gewünschten Profil erhalten entlang der Achse, und hat analysiert die Reaktionen auf das Bild eines kohärenten Punkt mit Beleuchtung auf verschiedenen Ebenen kreuzen. Es wurde experimentell verifiziert, dass die Technik ist besonders nützlich, um die Erhöhung der Schärfentiefe des Systems. Im zweiten Teil dieser Arbeit vorgeschlagen haben verschiedene Methoden für die Umsetzung der verschiedenen Schwerpunkte difractivas von Linsen in einem einzigen LCSLM nur in der Gestaltung Phase Modulation, und bewertet ihre Antwort in Bezug auf die Erhöhung der DOF und Verhalten hiperresolvente oder apodizante am Kreuz. Experimentelle Ergebnisse gab es für beide das Bild eines kohärenten Punkt mit Beleuchtung als Bilder von Objekten mit umfangreichen Beleuchtung inkonsistent. Es wurde beobachtet, dass für die Montage optischer verwendet, die Methode der so genannten Zufalls-Multiplexing, vereint 33 Objektivbrennweiten Folge ist die geeignetste für die Erhöhung DOF des optischen Systems. Diese Option bietet ein einheitliches Profil Multiplex-Intensität über die gesamte DOF und Struktur der quer Bild eines Punktes (PSF), die einheitlich in diesem Intervall, so ist es sehr gut geeignet für die Ausbildung umfangreiche Bildgebung.