La transformada de Radon aplicada a la segmentación de imágenes digitales en escala de grises
En este artículo de investigación científica se da a conocer a la comunidad interesada en el procesamiento digital de imágenes, una aplicación inédita de la transformada de Radon para segmentar imágenes en escala de grises, lo que permite la identificación y clasificación de regiones u objetos, mism...
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Universidad de Medellín
2018-07-01
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| Series: | Revista Ingenierías Universidad de Medellín |
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doaj-9c9dd99f77c7446a8855d396fecddf122020-11-25T01:18:30ZengUniversidad de MedellínRevista Ingenierías Universidad de Medellín1692-33242248-40942018-07-01173221322710.22395/rium.v17n32a101794La transformada de Radon aplicada a la segmentación de imágenes digitales en escala de grisesRicarod Joaquín De Armas Costa0Shirley Viviana Quintero Torres1Cristina Acosta Muñoz2Carlos Camilo Guillermo Rey Torres3UNIVERSIDAD CENTRALUNIVERSIDAD CENTRALUNIVERSIDAD CENTRALUNIVERSIDAD CENTRALEn este artículo de investigación científica se da a conocer a la comunidad interesada en el procesamiento digital de imágenes, una aplicación inédita de la transformada de Radon para segmentar imágenes en escala de grises, lo que permite la identificación y clasificación de regiones u objetos, misma que puede extenderse a imágenes en color. Los resultados obtenidos se compararon con los resultados de dos algoritmos clásicos de segmentación: el algoritmo de umbralización Otsu optimizado, y el algoritmo de crecimiento de regiones Seeded Region Growing.https://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/1794Transformada de Radonsegmentaciónregión de interésimágenes binarizadas |
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Ricarod Joaquín De Armas Costa Shirley Viviana Quintero Torres Cristina Acosta Muñoz Carlos Camilo Guillermo Rey Torres |
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En este artículo de investigación científica se da a conocer a la comunidad interesada en el procesamiento digital de imágenes, una aplicación inédita de la transformada de Radon para segmentar imágenes en escala de grises, lo que permite la identificación y clasificación de regiones u objetos, misma que puede extenderse a imágenes en color. Los resultados obtenidos se compararon con los resultados de dos algoritmos clásicos de segmentación: el algoritmo de umbralización Otsu optimizado, y el algoritmo de crecimiento de regiones Seeded Region Growing. |
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