{"id":109867,"date":"2011-05-07T00:00:00","date_gmt":"2011-05-07T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/restauracion-de-imagenes-con-desensibilizacion-de-estimaciones\/"},"modified":"2011-05-07T00:00:00","modified_gmt":"2011-05-07T00:00:00","slug":"restauracion-de-imagenes-con-desensibilizacion-de-estimaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/politecnica-de-madrid\/restauracion-de-imagenes-con-desensibilizacion-de-estimaciones\/","title":{"rendered":"Restauraci\u00f3n de im\u00e1genes con desensibilizaci\u00f3n de estimaciones"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Miguel Angel Santiago Cabello <\/strong><\/h2>\n<p>El marco de esta tesis es la restauraci\u00f3n digital de im\u00e1genes, esto es, el proceso por el cual se recupera una imagen original que ha sido degradada por las imperfecciones del sistema de adquisici\u00f3n: emborronamiento y ruido. Restaurar esta degradaci\u00f3n es un problema mal condicionado pues la inversi\u00f3n directa por m\u00ednimos cuadrados amplifica el ruido en las altas frecuencias. Por ello, se utiliza la regularizaci\u00f3n matem\u00e1tica como medio para incluir informaci\u00f3n a priori de la imagen que consiga estabilizar la soluci\u00f3n. Durante la primera parte de la memoria se hace un repaso de ciertos algoritmos del estado del arte, que se usar\u00e1n posteriormente como m\u00e9todos de comparaci\u00f3n en los experimentos.  para resolver el problema de regularizaci\u00f3n, la restauraci\u00f3n de im\u00e1genes tiene dos requisitos previos. En primer lugar, es necesario realizar hip\u00f3tesis sobre el comportamiento de la imagen fuera de sus fronteras, debido a la propiedad no local de la convoluci\u00f3n que modela la degradaci\u00f3n. La ausencia de condiciones de frontera en la restauraci\u00f3n da lugar al artificio conocido como \u00abboundary ringing\u00bb. En segundo lugar, los algoritmos de restauraci\u00f3n dependen de un n\u00famero importante de par\u00e1metros divididos en tres grupos: par\u00e1metros respecto al proceso de degradaci\u00f3n, al ruido y a la imagen original. Todos ellos necesitan de una estimaci\u00f3n a priori suficientemente precisa, pues peque\u00f1os errores respecto a sus valores reales producen importantes desviaciones en los resultados de restauraci\u00f3n. El problema de frontera y la sensibilidad a estimaciones son los objetivos a resolver en esta tesis mediante dos algoritmos iterativos.  el primero de los algoritmos afronta el problema de frontera partiendo de una imagen truncada en el campo de visi\u00f3n como observaci\u00f3n real. Para resolver esta no linealidad, se utiliza una red neuronal que minimiza una funci\u00f3n de coste definida principalmente por la regularizaci\u00f3n por variaci\u00f3n total, pero sin incluir ning\u00fan tipo de informaci\u00f3n a priori sobre las fronteras ni requerir entrenamiento previo de la red. Como resultado, se obtiene una imagen restaurada sin efectos de \u00abringing\u00bb en el campo de visi\u00f3n y adem\u00e1s las fronteras truncadas son reconstruidas hasta el tama\u00f1o original. El algoritmo se basa en la t\u00e9cnica de retro-propagaci\u00f3n de energ\u00eda, con lo que la red se convierte en un ciclo iterativo de dos procesos: \u00abforward\u00bb y \u00abbackward\u00bb, que simulan una restauraci\u00f3n y una degradaci\u00f3n por cada iteraci\u00f3n.  siguiendo el mismo concepto iterativo de restauraci\u00f3n-degradaci\u00f3n, se presenta un segundo algoritmo en el dominio de la frecuencia para reducir la dependencia respecto a las estimaciones de par\u00e1metros. Para ello, se dise\u00f1a un nuevo filtro de restauraci\u00f3n desensibilizado como resultado de aplicar un algoritmo iterativo sobre un filtro original. Estudiando las propiedades de sensibilidad de este filtro y estableciendo un criterio para el n\u00famero de iteraciones, se llega a una expresi\u00f3n para el algoritmo de desensibilizaci\u00f3n particularizado a los filtros wiener y tikhonov. Los resultados de los experimentos demuestran el buen comportamiento del filtro respecto al error dependiente del ruido, con lo que la estimaci\u00f3n que se hace m\u00e1s robusta es la correspondiente a los par\u00e1metros del ruido, si bien la desensibilizaci\u00f3n se extiende tambi\u00e9n al resto de estimaciones.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Restauraci\u00f3n de im\u00e1genes con desensibilizaci\u00f3n de estimaciones<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Restauraci\u00f3n de im\u00e1genes con desensibilizaci\u00f3n de estimaciones <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Miguel Angel Santiago Cabello <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 05\/07\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Guillermo Cisneros Perez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 manuel Men\u00e9ndez Garc\u00eda <\/li>\n<li>Miguel angel Lagunas hern\u00e1ndez (vocal)<\/li>\n<li>enrique Masgrau gomez (vocal)<\/li>\n<li>Rafael Molina soriano (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Miguel Angel Santiago Cabello El marco de esta tesis es la restauraci\u00f3n digital de im\u00e1genes, esto es, 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