Diseño de filtros fraccionarios de orden complejo constante y variable aplicados a la reconstrucción de imágenes médicas
Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico, TecNM.
Presenta: Arturo García Morelos
Hipótesis
El uso de derivadas fraccionarias $\mathcal{M}$-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
- Generalizar el Kernel Gaussiano utilizando la derivada $\mathcal{M}$-truncada fraccionaria con 3 órdenes para procesar y reconstruir imágenes.
- Generalizar el gradiente de una imagen utilizando la derivada $\mathcal{M}$-truncada fraccionaria con 3 órdenes constantes y variables para la detección de curvas y bordes.
- Desarrollar los algoritmos conformables y fraccionarios que permitan la detección de curvas y bordes.
Documento de Tesis
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