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La búsqueda de métodos prácticos para combinar imágenes dió origen al concepto de fusión, el cual se utiliza para obtener una mejor interpretación de los datos integrados y reducir la ambigüedad, aumentando la precisión de la información. Sin embargo, debido a que las características útiles en una imagen son generalmente más grandes que un píxel, las operaciones píxel por píxel no son las más apropiadas por lo que es necesario utilizar métodos multirresolución. En este trabajo se hace una revisión de estos métodos y se presenta la transformada Wavelet que descompone una imagen en una…mehr

Produktbeschreibung
La búsqueda de métodos prácticos para combinar imágenes dió origen al concepto de fusión, el cual se utiliza para obtener una mejor interpretación de los datos integrados y reducir la ambigüedad, aumentando la precisión de la información. Sin embargo, debido a que las características útiles en una imagen son generalmente más grandes que un píxel, las operaciones píxel por píxel no son las más apropiadas por lo que es necesario utilizar métodos multirresolución. En este trabajo se hace una revisión de estos métodos y se presenta la transformada Wavelet que descompone una imagen en una aproximación y varios detalles a diferentes escalas y en diversas direcciones.
Autorenporträt
Obtuvo el título de Ingeniero en Computación en 2004 y el grado de Maestro en Ingeniería en Computación en el año 2007, ambos con mención honorífica por parte de la Universidad Nacional Autónoma de México. Actualmente, es candidato a Doctor en el Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación de la UNAM.