Análisis de patrones de franja en imágenes computacionales de fotoelasticidad digital basado en matrices de co-ocurrencia y correlogramas de colores
Las imágenes de fotoelasticidad con patrones de franja esconden en ellas información sobre el campo de esfuerzos, la cual es de interés recuperar. Actualmente existen varios procesos que permiten lograr esto, sin embargo, entre los varios factores externos que afectan a estos, se encuentra la calida...
- Autores:
-
Giraldo Bustamante, Pablo Daniel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/6208
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12622/6208
- Palabra clave:
- Fotoelasticidad, fotoelasticidad digital, patrones de franja, imágenes de fotoelasticidad simuladas, visión artificial, disco bajo compresión diametral, descriptores de textura, matrices de co-ocurrencia, contraste, correlograma de colores
Photoelasticity, digital photoelasticity, fringe patterns, simulated photoelasticity images, machine vision, disk under diametrical compression, texture descriptors, co-occurrence matrices, contrast, color correlogram
- Rights
- License
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Las imágenes de fotoelasticidad con patrones de franja esconden en ellas información sobre el campo de esfuerzos, la cual es de interés recuperar. Actualmente existen varios procesos que permiten lograr esto, sin embargo, entre los varios factores externos que afectan a estos, se encuentra la calidad de los patrones de franja de las imágenes. Ha habido ya trabajos en los que se sugiere que descriptores de textura pueden dar información sobre la calidad, sin embargo, aún falta por abordar en esta cuestión. Así, en este trabajo, utilizando diferentes enfoques, se calcula el contraste sobre regiones que resultan de segmentar imágenes con patrones de franja generadas computacionalmente. El enfoque central involucra una estructura basada en el correlograma de colores. Los resultados obtenidos sugieren que el contraste es capaz de discriminar entre las regiones consideradas. Además, el enfoque central podría ser el más adecuado si se muestra formalmente que es más eficiente computacionalmente que otro en el que se utilizan matrices de coocurrencia |
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Así, en este trabajo, utilizando diferentes enfoques, se calcula el contraste sobre regiones que resultan de segmentar imágenes con patrones de franja generadas computacionalmente. El enfoque central involucra una estructura basada en el correlograma de colores. Los resultados obtenidos sugieren que el contraste es capaz de discriminar entre las regiones consideradas. Además, el enfoque central podría ser el más adecuado si se muestra formalmente que es más eficiente computacionalmente que otro en el que se utilizan matrices de coocurrenciaIngeniero de Sistemaspregradoapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Fotoelasticidad, fotoelasticidad digital, patrones de franja, imágenes de fotoelasticidad simuladas, visión artificial, disco bajo compresión diametral, descriptores de textura, matrices de co-ocurrencia, contraste, correlograma de coloresPhotoelasticity, digital photoelasticity, fringe patterns, simulated photoelasticity images, machine vision, disk under diametrical compression, texture descriptors, co-occurrence matrices, contrast, color correlogramAnálisis de patrones de franja en imágenes computacionales de fotoelasticidad digital basado en matrices de co-ocurrencia y correlogramas de coloresFacultad de IngenieríasIngeniería de SistemasInstituto Tecnológico MetropolitanoTrabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPublicationTHUMBNAILPabloDaniel_GiraldoBustamante_2023.pdf.jpgPabloDaniel_GiraldoBustamante_2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5742https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/446e31c3-4ed5-4b1a-b8a7-8bd90242fa9b/downloadc3abd519a46027978a87c4047fd687faMD54falseAnonymousREADCarta autorizacion_PabloDaniel_Giraldo_2023.pdf.jpgCarta autorizacion_PabloDaniel_Giraldo_2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8345https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/6bb82c40-9273-45ed-8598-7f7620ff38e3/download6c4111f681c17e216649114448f3e536MD55falseAnonymousREADORIGINALPabloDaniel_GiraldoBustamante_2023.pdfPabloDaniel_GiraldoBustamante_2023.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1387959https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/bb290621-0b4d-4293-8a56-c60ab5d2f5ed/downloadc85e22974f7fccec84805b5555be9690MD51trueAnonymousREADCarta autorizacion_PabloDaniel_Giraldo_2023.pdfCarta autorizacion_PabloDaniel_Giraldo_2023.pdfcarta autorizacionapplication/pdf5166834https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/a2f73298-d76e-416d-aa49-109671a75d12/downloadc2bd9caee9de23f9524ea4d94c535815MD53falseAnonymousREAD3000-12-31LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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