Paquete en Python para la reducción de dimensionalidad en imágenes a color
Fecha
2018-06-24
Autores
Fernández Cabrera, Liliam
Título de la revista
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Editor
Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas
Resumen
Un enfoque eficiente de las técnicas del procesamiento digital de imágenes permite dar solución a muchas problemáticas en los campos investigativos que precisan del uso de imágenes para búsquedas de información. Estas imágenes después de ser procesadas tienen una amplia gama de usos en diferentes campos tales como la medicina, en diagnósticos en tomografías digitalizadas de pacientes enfermos; la astrofísica, al determinar estados de la materia en cuerpos celestes muy lejanos, así como la robótica en detección de objetos en tiempo real, entre otros. La reducción de dimensionalidad en imágenes de color a escala de grises como parte del procesamiento digital de imágenes es vital en la percepción humana para observadores con una visión de color deficiente y en el análisis de estas imágenes por los métodos de búsqueda de información. La eficiencia de los algoritmos que utilizan la reducción de dimensionalidad de imágenes a color es vital debido a la importancia de los campos en que se utiliza y a los grandes volúmenes de información que se procesan en sus aplicaciones, por lo que surge la necesidad de un paquete de algoritmos que realice una eficiente reducción de dimensionalidad de imágenes a color. En este trabajo de diploma se evaluarán las posibilidades de implementación de herramientas de reducción de dimensionalidad en imágenes en un paquete en el lenguaje Python que sea no propietario, fácil de utilizar y disponible. En la implementación del paquete se aprovecha la ventaja que ofrece contar con un compendio de los métodos de conversión a escala de grises más importantes desarrollados en este siglo de acuerdo con las publicaciones recientes, al ser esta un área activa de investigación.
An efficient approach to digital processing technics allows achieving solutions to problems in diverse investigation field that use digital images for information search. These images after being processed have a wide range of uses in fields like medicine, diagnosing sick patients by digitalized tomographies; astrophysics, detecting matter status in faraway celestial bodies, and robotics, real time object detection, among others. The reduction of color images dimensionality as part of the digital image processing is vital for human perception of images in grayscale to vision deficient human observers and analysis of these grayscale images by knowledge search methods. The efficiency of the algorithms that use dimensionality reduction of color images is fundamental because the huge information volume that needs to be processed; this is why the necessity of an algorithms package that reduces the dimensionality of color images in an efficient and robust way. In this basic degree thesis there will be evaluated the implementation of dimensionality reduction methods in python programming language, which is free software, easy to use, and available. In the package implementation we take advantage of a compendium of state of the art grayscale conversion methods developed in this century, related to recent publications.
An efficient approach to digital processing technics allows achieving solutions to problems in diverse investigation field that use digital images for information search. These images after being processed have a wide range of uses in fields like medicine, diagnosing sick patients by digitalized tomographies; astrophysics, detecting matter status in faraway celestial bodies, and robotics, real time object detection, among others. The reduction of color images dimensionality as part of the digital image processing is vital for human perception of images in grayscale to vision deficient human observers and analysis of these grayscale images by knowledge search methods. The efficiency of the algorithms that use dimensionality reduction of color images is fundamental because the huge information volume that needs to be processed; this is why the necessity of an algorithms package that reduces the dimensionality of color images in an efficient and robust way. In this basic degree thesis there will be evaluated the implementation of dimensionality reduction methods in python programming language, which is free software, easy to use, and available. In the package implementation we take advantage of a compendium of state of the art grayscale conversion methods developed in this century, related to recent publications.
Descripción
Palabras clave
Paquete en Python, Reducción de Dimensionalidad, Imágenes a Color