2. Transformadas y Operaciones |
2.1. Transformadas de Fourier. Propiedades
2.1.1. Importancia de la Fase y Amplitud
2.1.2. Separabilidad
2.1.3. Traslación
2.1.4. Rotación
2.1.5. Cambio de Escala
2.2. Convolución
2.3. Transformada del Coseno. Propiedades. |
4. Mejora de la Imagen II(suavizado) |
4.1. Introducción
4.2. Filtros
4.3. Dominio Espacial
4.4. Lineales
4.5. Uniforme
4.6. Gaussiano
4.7. No Lineales
4.8. Median
4.9. Suavizado preservando bordes
4.10. Otros
1.11. Dominio de la Frecuencia
4.12. FFT(suavizado)
4.13. Filtro pasa baja Ideal
4.14. Filtro pasa baja No Ideal
|
6 Segmentación I
|
6.1. Introducción
6.2. Metodos de segmentación basados en el análisis del histograma
6.3. Umbralización
6.4. P-Tile Methd
6.5. Isodata Algorithm
6.6. Background-symmetry algorithm
6.7. Triangle algorithm
6.8. Limitaciones de los métodos basados en análisis de histogramas
|
8. Detección de bordes |
8.1. Introducción
8.2. Métodos de detección
8.3. Métodos basados en gradiente
8.4. Métodos basados en 2ªderivada
8.5. Método basado en la detección de cruces por cero
8.6. Operador LoG
8.7. Operador DoG
8.8. Operador de Canny
8.9. Problemas en la detección de bordes
|
10. Modelos Deformables |
10.1. Introducción a los modelos deformables
10.2. Energías.
10.3. Discretización del contorno
10.4. Ejemplos de funcionamiento
10.5. Métodos de Minimización de Energía
10.6. Otros Modelos Deformables
10.7. Características y ventajas frente a otros métodos de segmentación
10.8. Limitaciones de los contornos activos
10.9. Ejemplos de Aplicaciones de los Modelos Deformables |