Análisis y comparación de medidas e índices de similaridad para imágenes digitales
Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2019.
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2019
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| author | Pappaterra, María Lucía |
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| description | Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2019. |
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| institution | Universidad Nacional de Cordoba |
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| spelling | rdu-unc.116692020-06-01T22:07:11Z Análisis y comparación de medidas e índices de similaridad para imágenes digitales Pappaterra, María Lucía Ojeda, Silvia María Imágenes digitales Algoritmos Tecnología digital Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2019. Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina. El enorme desarrollo de los recursos tecnológicos de las últimas décadas, ha sido un factor determinante en la construcción e implementación computacional de diferentes índices y medidas de calidad para cuantificar la similaridad entre dos imágenes digitales. Si bien las propuestas son innumerables, resultan escasos e incompletos los estudios de comparación y clasificación de estas herramientas. Esta tarea es importante, porque el concepto similitud referido a imágenes digitales es muy amplio y las metodologías sugeridas deben dar respuestas en diferentes escenarios donde se plantean disparidades y semejanzas según múltiples y variados arquetipos de distorsión. Esta tesis plantea un estudio intenso del desempeño de las medidas e índices de similaridad propuestos hasta el momento para relacionar imágenes digitales; propone comparar el desempeño de estos procesos teniendo en cuenta su capacidad para emular el Sistema Visual Humano (HVS) al vincular una imagen con una distorsión de ella, bajo distintos esquemas y niveles de cambio. La iniciativa se manifiesta a favor de señalar a los mejores procedimientos de comparación de imágenes digitales, por sus propiedades matemáticas y estadísticas y por su solidez en cuanto a su capacidad de interpretar al HVS. Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina. 2019-07-05T15:43:51Z 2019-07-05T15:43:51Z 2019 masterThesis http://hdl.handle.net/11086/11669 spa Atribución 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
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