000012193 001__ 12193 000012193 005__ 20150325140236.0 000012193 037__ $$aTAZ-PFC-2013-595 000012193 041__ $$aspa 000012193 1001_ $$aCasanaba Benedé, Francisco Javier 000012193 24500 $$aProcesamiento de imágenes a través de métodos variacionales y de optimización convexa 000012193 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2013 000012193 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000012193 520__ $$aEn muchas aplicaciones de la visión por computador como por ejemplo, la reconstrucción automática de entornos en 3D, se parte del supuesto de la adquisición de imágenes de alta calidad para obtener soluciones de gran precisión. Adicionalmente, una gran variedad de aplicaciones en la robótica usa sensores de visión embebidos en plataformas móviles para llevar a cabo tareas de localización y reconocimiento de lugares. Desafortunadamente, en la mayoría de los casos los sensores de visión usados para estas tareas sufren diferentes efectos que deterioran la calidad de las imágenes, por ejemplo se puede considerar el efecto del blurring en imágenes que ocurre durante la exploración en entornos bajo condiciones de poca iluminación o navegación con plataformas que llevan a cabo movimientos de dinámicas considerables. Entre los problemas mas interesantes a tratar dentro del procesamiento de imágenes, se encuentran los siguientes: 1-Filtrado de ruido (denoising): es el proceso mediante el cual la imagen debe ser recuperada filtrando el ruido al que se encuentra expuesta inicialmente. 2-Deconvolución (deconvolution): es el proceso de corrección de una imagen generalmente mediante técnicas frecuenciales cuando los píxeles se ven afectados por un movimiento brusco creando un efecto de blurring. 3-Escalado (Zooming): en varias aplicaciones, la adquisición de imágenes se ve limitada al uso de baja resolución debido al ancho de banda de transmisión; el escalado permite interpolar valores de intensidad de píxel para obtener imágenes de alta resolución donde los objetos se pueden apreciar de forma consistente. 4-Restauración de imágenes (inpainting) es un proceso que permite recuperar una parte deteriorada de la imagen o que tiene algún objeto que la oculta, con el objetivo de mejorar su calidad. En este proyecto se ha desarrollado una aplicación que permite tratar los diferentes problemas del procesamiento de imágenes descritos en los puntos 1-4. El algoritmo principal para la solución de los distintos problemas se basa en la formulación de métodos variacionales y de optimización convexa. Son métodos complejos que permiten usar distintas normas robustas de error (incluso no diferenciables) tales como la norma de Huber y la variación total. El algoritmo usado en este proyecto ha sido adaptado a los diferentes problemas bajo una implementación rápida y eficiente a través del cálculo masivo paralelo usando tarjetas gráficas GPU (graphics processing units). Estas características resultan particularmente atractivas para resolver problemas de la visión por computador donde las soluciones en tiempo real juegan un papel importante. 000012193 521__ $$aIngeniero Industrial 000012193 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000012193 6531_ $$aprimal-dual 000012193 6531_ $$adenoising 000012193 6531_ $$adeconvolution 000012193 6531_ $$azooming 000012193 6531_ $$ainpainting 000012193 6531_ $$agap 000012193 700__ $$aPaz Pérez, Lina María$$edir. 000012193 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cIngeniería de Sistemas y Automática 000012193 8560_ $$f593787@celes.unizar.es 000012193 8564_ $$s14832454$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/12193/files/TAZ-PFC-2013-595.pdf$$yMemoria (spa) 000012193 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:12193$$pdriver$$pproyectos-fin-carrera 000012193 950__ $$a 000012193 980__ $$aTAZ$$bPFC$$cEINA