Universidad Nacional Autónoma de México
Facultad de Ingeniería
Catálogo de la Biblioteca "Ing. Antonio Dovalí Jaime"

Segmentacion adaptable por criterio maximo o posteriori

Por: Vidal Garcia, EvaristoTipo de material: TextoTextoDetalles de publicación: Mexico : El autor, 2006 Descripción: 83 p. : ilTrabajos contenidos: Moctezuma Flores, Miguel [asesor] | Universidad Nacional Autonoma de Mexico. Facultad de IngenieriaOtra clasificación: 001-01130-V2-2006 Recursos en línea: Texto completo
Contenidos:
Objetivo
Definicion de Segmentacion
Metodos Enfocados a Pixel
Metodos Enfocados a Region
Aplicaciones de la Segmentacion de Imagenes
Dificultades que se Presentan a la Hora de Segmentar
II. Procesos Estocasticos
introduccion
definiciones
axiomas de Probabilidad
probabilidad Condicional
teorema de Bayes
variables Aleatorias Discretas
variables Aleatorias Continuas
distribucion Gaussiana
teorema del Limite Central
procesos Estocasticos
propiedad de Estacionalidad
III. Campos Aleatorios de Markov
introduccion
definicion de Campos Aleatorios de Markov
topologias
sistemas de Vecinos
cliques
modelos de Markov
auto-modelos
modelo Logistica Multi-nivel
IV. Optimizacion
introduccion
recocido Simulado
el Algoritmo del Recocido Simulado
V. Esquema de Procesamiento
introduccion
segmentacion por Bayes
segmentacion por Mahalanobis
segmentacion por Campos Aleatorios de Markov (mrf)
segmentacion por mrf Combinado con Bayes
VI. Resultados
introduccion
imagen 1: Aeropuerto
segmentacion por Bayes
segmentacion por Mahalanobis
segmentacion por Campos Aleatorios de Markov (mrf)
segmentacion Combinada de Bayes y Mrf
imagen 2: Estadio Universitario
segmentacion por Bayes
segmentacion por Mahalanobis
segmentacion por Campos Aleatorios de Markov (mrf)
segmentacion Combinada de Bayes y Mrf
imagen 3: Region Este del mar de Groenlandia
imagen 4: Tabla de Ajedrez
imagen 5: Figuras Geometricas
Nota de disertación: Tesis Licenciatura (Ingeniero en Telecomunicaciones)-UNAM, Facultad de Ingenieria
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Tesis Tesis Tesis
Tesis
General 001-01130-V2-20 (Navegar estantería(Abre debajo)) 1 Estantería cerrada T87-22532
Total de reservas: 0

Tesis Licenciatura (Ingeniero en Telecomunicaciones)-UNAM, Facultad de Ingenieria

Objetivo

Definicion de Segmentacion

Metodos Enfocados a Pixel

Metodos Enfocados a Region

Aplicaciones de la Segmentacion de Imagenes

Dificultades que se Presentan a la Hora de Segmentar

II. Procesos Estocasticos

introduccion

definiciones

axiomas de Probabilidad

probabilidad Condicional

teorema de Bayes

variables Aleatorias Discretas

variables Aleatorias Continuas

distribucion Gaussiana

teorema del Limite Central

procesos Estocasticos

propiedad de Estacionalidad

III. Campos Aleatorios de Markov

introduccion

definicion de Campos Aleatorios de Markov

topologias

sistemas de Vecinos

cliques

modelos de Markov

auto-modelos

modelo Logistica Multi-nivel

IV. Optimizacion

introduccion

recocido Simulado

el Algoritmo del Recocido Simulado

V. Esquema de Procesamiento

introduccion

segmentacion por Bayes

segmentacion por Mahalanobis

segmentacion por Campos Aleatorios de Markov (mrf)

segmentacion por mrf Combinado con Bayes

VI. Resultados

introduccion

imagen 1: Aeropuerto

segmentacion por Bayes

segmentacion por Mahalanobis

segmentacion por Campos Aleatorios de Markov (mrf)

segmentacion Combinada de Bayes y Mrf

imagen 2: Estadio Universitario

segmentacion por Bayes

segmentacion por Mahalanobis

segmentacion por Campos Aleatorios de Markov (mrf)

segmentacion Combinada de Bayes y Mrf

imagen 3: Region Este del mar de Groenlandia

imagen 4: Tabla de Ajedrez

imagen 5: Figuras Geometricas

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