{"id":73912,"date":"2005-09-05T00:00:00","date_gmt":"2005-09-05T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/deteccion-de-rasgos-en-imagenes-con-ruido-una-aproximacion-con-funciones-lisa-en-procesos-puntuales-espaciales\/"},"modified":"2005-09-05T00:00:00","modified_gmt":"2005-09-05T00:00:00","slug":"deteccion-de-rasgos-en-imagenes-con-ruido-una-aproximacion-con-funciones-lisa-en-procesos-puntuales-espaciales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/deteccion-de-rasgos-en-imagenes-con-ruido-una-aproximacion-con-funciones-lisa-en-procesos-puntuales-espaciales\/","title":{"rendered":"Deteccion de rasgos en imagenes con ruido. una aproximacion con funciones lisa en procesos puntuales espaciales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Gil Lorenzo Valentin <\/strong><\/h2>\n<p>En esta tesis doctoral se retoma un problema de inter\u00e9s real, como es la detecci\u00f3n de agrupaciones de puntos -que denominamos rasgos- en im\u00e1genes digitalizadas, que se encuentran en compa\u00f1\u00eda de otros puntos que no son de inter\u00e9s, a estos los denominamos ruido. Se pretende separar y clasificar. las \u00faltimas aportaciones hechas en este campo, se dirigen a considerar ausencia de modelo de probabilidad que origin\u00f3 la distribuci\u00f3n espacial de los puntos en la imagen, utiliz\u00e1ndose distancias al k-\u00e9simo vecino m\u00e1s cercano, haciendo variar el valor de k y utilizando el algoritmo em. Otros trabajos, que sirven como punto departida, definen funciones locales que recogen caracter\u00edsticas de segundo orden alrededor de cada individuo. Uniendo estas dos ideas, \u00c2\u00bfpor qu\u00e9 no aplicar y calcular vectores de funciones lisa asociadas a cada individuo, que recojan caracter\u00edsticas de segundo orden, por tanto de agregaci\u00f3n del patr\u00f3n puntual, y clasificar funciones en rasgo y ruido, que al hacer corresponder con los puntos originales \u00e9stos queden clasificados?. Esta es la motivaci\u00f3n de la tesis doctoral y el desarrollo es el proceso que se ha seguido hasta obtener resultados satisfactorios. en particular, la tesis comienza con un capitulo sobre los conceptos b\u00e1sicos en procesos puntuales espaciales. Continua presentando las t\u00e9cnicas hasta ahora utilizadas para posteriormente desarrollar la metodolog\u00eda necesaria sobre funciones lisa individuales de segundo orden. Se presentan dos cap\u00edtulos, basados en estudios de simulaci\u00f3n y casos reales, en los que se analizan los m\u00e9todos multivariantes de escalamiento multidimensional y cluster, as\u00ed como distintos tipos de distancias entre funciones lisa.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Deteccion de rasgos en imagenes con ruido. una aproximacion con funciones lisa en procesos puntuales espaciales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Deteccion de rasgos en imagenes con ruido. una aproximacion con funciones lisa en procesos puntuales espaciales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Gil Lorenzo Valentin <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Jaume i de castell\u00f3n<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 09\/05\/2005<\/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>Jorge Mateu Mahiques<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Francisco Montes  suay <\/li>\n<li>Jos\u00e9 Miguel Albert ortiz (vocal)<\/li>\n<li>Mar\u00eda  victoria Iba\u00f1ez gual (vocal)<\/li>\n<li>Antonio L\u00f3pez qu\u00edlez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Gil Lorenzo Valentin En esta tesis doctoral se retoma un problema de inter\u00e9s real, como es la 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