2024-03-29T10:12:25Zhttps://www.tdx.cat/oai/requestoai:www.tdx.cat:10803/3980022024-03-15T10:58:07Zcom_10803_236col_10803_690279
nam a 5i 4500
Multiscale analysis
Similarity measures
Degenerate parabolic equations
Structure tensors
Affine invariance
Self-similarity
Patch-based method
Image inpainting
Image denoising
Análisis multiescala
Medidas de similitud
Ecuaciones parabólicas degeneradas
Tensores de estructura
Invariancia afín
Auto-similitud
Inpainting de imágenes
Eliminación de ruido en imágenes
Affine invariant image comparison and its applications
[Barcelona] :
Universitat Pompeu Fabra,
2016
Accés lliure
http://hdl.handle.net/10803/398002
cr |||||||||||
AAMMDDs2016 sp ||||fsm||||0|| 0 eng|c
Fedorov, Vadim,
autor
Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions,
degree
1 recurs en línia (165 pàgines)
Tesi
Doctorat
Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
2016
Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
Tesis i dissertacions electròniques
Ballester, Coloma,
supervisor acadèmic
TDX
La comparación de imágenes es un ingrediente fundamental en muchos problemas de procesamiento de imagen y visión por computador. Esta tesis aborda el problema de la comparación de entornos locales en imágenes, o patches, por medio de medidas de similitud (o funciones distancia). En particular, estudiamos el problema de la comparación invariante afín de imágenes a partir de sus patches, lo cual abre la puerta a un análisis más profundo de la estructura de similitud y auto-similitud existente en imágenes naturales. Nuestro trabajo parte de una aproximación axiomática reciente a las medidas de similitud entre imágenes definidas en variedades de Riemann. Empezamos obteniendo y estudiando medidas de similitud afín invariantes para después construir con ellas dos nuevos métodos. El objetivo del primero de ellos es la reconstrucción o completación plausible de regiones de una imagen donde la información se ha perdido, dañado o está oculta. El modelo propuesto es capaz de reconstruir texturas con distorsión perspectiva o incluso más compleja. El segundo método extiende la aproximación denominada de Non-Local Means para el problema de eliminación de ruido en imágenes aprovechando la auto-similitud invariante afín de lasimágenes reales. Nuestra extensión es comparada con éxito con el método original, tanto cualitativa como cuantitativamente, y se obtienen resultados prometedores en comparación con los métodos del estado del arte.
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