Hipótesis

El uso de derivadas fraccionarias M-truncadas, tanto de orden constante como variable, en la generalización del Kernel Gaussiano y el gradiente de una imagen, mejorará significativamente la precisión y eficacia en la detección de curvas y bordes en imágenes digitales médicas.

Objetivo general

Desarrollar una metodología de detección de bordes con base en operadores fraccionarios de orden complejo constante y variable para el diseño de máscaras diferenciales.

Objetivos específicos

1. Generalizar el Kernel Gaussiano utilizando la derivada M-truncada fraccionaria con 3 órdenes para procesar y reconstruir imágenes.
2. Generalizar el gradiente de una imagen utilizando la derivada M-truncada fraccionaria con 3 órdenes constantes y variables para la detección de curvas y bordes.
3. Desarrollar los algoritmos conformables y fraccionarios que permitan la detección de curvas y bordes.