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Estudio de técnicas basadas en la transformada wavelet y optimización de sus parámetros para la clasificación por texturas de imágenes digitales

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Estudio de técnicas basadas en la transformada wavelet y optimización de sus parámetros para la clasificación por texturas de imágenes digitales

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dc.contributor.advisor Ruiz Fernández, Luis Ángel es_ES
dc.contributor.author Fernández Sarriá, Alfonso es_ES
dc.date.accessioned 2008-05-07T07:22:07Z
dc.date.available 2008-05-07T07:22:07Z
dc.date.created 2007-04-27T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2008-05-07T07:21:58Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/1955
dc.description.abstract El análisis y la gestión del territorio requieren el empleo de información captada por sensores aéreos o espaciales en forma de imágenes digitales. La caracterización de los elementos presentes en ellas se puede enfocar tanto estudiando la información espectral como la espacial, es decir, sus formas, tamaños, distribución de sus niveles de gris, etc. La caracterización de texturas consiste en su análisis ya que son indicativas de las diferentes clases temáticas o cubiertas del territorio. En el presente trabajo se abordan técnicas de análisis de texturas para clasificar diversos tipos de cubiertas del medio físico, basándonos en imágenes de distintas fuentes. Esas imágenes representan cubiertas vegetales arbóreas naturales (Sierra de Espadán), cubiertas mixtas de vegetación natural y cultivos (Menorca y Valle de Ayora) y zonas agrícolas de tipología hortícola fuertemente antropizadas en el área peri-urbana de Valencia. El análisis de texturas puede enfocarse desde diversos puntos de vista, bien estadísticos, estructurales, basados en modelos, basados en transformadas, etc. Dada la buena respuesta de algunos métodos estadísticos y las características específicas que presenta la Transformada Wavelet, se pretende determinar los rasgos texturales de unas imágenes mediante los dos métodos. En cuanto a estas variables, se han estudiado los estadísticos de 1er orden, los de 2º orden de la matriz de co-ocurrencias de niveles de gris y algunos obtenidos a partir del histograma. La transformada wavelet presenta un buen comportamiento a la hora del estudio de la relación espacio-frecuencia, al basarse en funciones matemáticas que cortan datos o señales en diferentes componentes de frecuencia y estudian cada uno de ellos con una resolución ajustada a su escala. La transformada se pone en práctica mediante bancos de filtros paso alto y paso bajo bidimensionales formados por los coeficientes de las funciones que permiten obtener la información de altas y bajas frecuencias en es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Imágenes
dc.subject Pancromáticas
dc.subject Texturas
dc.subject Urbano
dc.subject Forestal
dc.subject Coocurrencias
dc.subject Agrícola
dc.subject Wavelet
dc.subject Bordes
dc.subject Transformada
dc.subject Clasificación
dc.subject Estadísticos
dc.subject.classification INGENIERIA CARTOGRAFICA, GEODESIA Y FOTOGRAMETRIA es_ES
dc.title Estudio de técnicas basadas en la transformada wavelet y optimización de sus parámetros para la clasificación por texturas de imágenes digitales
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.subject.unesco 25 - Ciencias de la tierra y el espacio es_ES
dc.subject.unesco 250402 - Cartografía geodésica es_ES
dc.subject.unesco 2504 - Geodesia es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/1955 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Cartográfica Geodesia y Fotogrametría - Departament d'Enginyeria Cartogràfica, Geodèsia i Fotogrametria es_ES
dc.description.bibliographicCitation Fernández Sarriá, A. (2007). Estudio de técnicas basadas en la transformada wavelet y optimización de sus parámetros para la clasificación por texturas de imágenes digitales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1955 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 2573 es_ES


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