Visión Por Computador [Spanish]

¿Qué es el mapeo tonal? El mapeo tonal es una técnica utilizada en el procesamiento de imágenes y gráficos por computadora para mapear un conjunto de colores a otro para aproximar la apariencia de colores altamente dinámicos. Imágenes de rango dinámico (HDR) en un medio que tiene un rango dinámico más limitado. Las impresiones, los monitores CRT o LCD y los proyectores tienen un rango dinámico limitado que es inadecuado para reproducir toda la gama de intensidades de luz presentes en escenas naturales. El mapeo de tonos aborda el problema de la fuerte reducción del contraste desde el resplandor de la escena hasta el rango visualizable, preservando al mismo tiempo los detalles de la imagen y la apariencia del color, importantes para apreciar el contenido original de la escena. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Tone_mapping Capítulo 2: Gamma_correction Capítulo 3: Captura_HDR_de_multiexposición Capítulo 4: Representación_de_alto_rango_dinámico Capítulo 5: Mejora_de_sombras_y_altas_iluminaciones Capítulo 6: Alto_rango_dinámico Capítulo 7: Tone_reproduction Capítulo 8: Luminance_HDR Capítulo 9: Aurora_HDR Capítulo 10: EasyHDR (II) Respondiendo al público arriba preguntas sobre el mapeo tonal. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del mapeo tonal en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Mapeo Tonal.    

Qué es la ecualización de histograma La ecualización de histograma es un método en el procesamiento de imágenes para ajustar el contraste utilizando el histograma de la imagen. Cómo lo hará beneficio (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Ecualización de histograma Capítulo 2: Función de distribución acumulativa Capítulo 3: Histograma Capítulo 4: Variable aleatoria Capítulo 5: Estadística de orden Capítulo 6: HSL y HSV Capítulo 7: Histograma de color Capítulo 8: Distribución uniforme continua Capítulo 9: Resolución óptica Capítulo 10: Función de distribución empírica (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la ecualización de histograma. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la ecualización de histograma en muchos campos. Quién este libro es para Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de ecualización de histograma.    

Qué es En Pintura Inpainting es un proceso de conservación en el que se rellenan partes dañadas, deterioradas o faltantes de una obra de arte para presentar una imagen completa. Este proceso se utiliza comúnmente en la restauración de imágenes. Se puede aplicar a medios artísticos tanto físicos como digitales, como pinturas al óleo o acrílicas, impresiones fotográficas químicas, esculturas o imágenes y vídeos digitales. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Inpainting Capítulo 2: Síntesis de texturas Capítulo 3: Conservación y restauración de bienes culturales Capítulo 4: Análisis histórico de pinturas Capítulo 5: Ciencias de la conservación (bienes culturales) Capítulo 6: Conservación y restauración de pinturas Capítulo 7: Conservación y restauración de pinturas sobre tabla Capítulo 8: Conservación y restauración de frescos pompeyanos Capítulo 9: Conservación y restauración de cerámica griega antigua Capítulo 10: Conservación-restauración de The Gross Clinic de Thomas Eakins (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la pintura interna. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de inpainting en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran para ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Inpainting.    

Qué es Retinax La constancia del color es un ejemplo de constancia subjetiva y una característica del sistema humano de percepción del color que garantiza que el color percibido de los objetos permanezca relativamente constante bajo diferentes condiciones. condiciones de iluminación. Una manzana verde, por ejemplo, nos parece verde al mediodía, cuando la iluminación principal es la luz blanca del sol, y también al atardecer, cuando la iluminación principal es roja. Esto nos ayuda a identificar objetos. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Constancia del color Capítulo 2: Color Capítulo 3: Visión del color Capítulo 4: Sistema visual Capítulo 5: Adaptación cromática Capítulo 6: Imagen residual Capítulo 7: Tricromacia Capítulo 8: Célula cónica Capítulo 9: Agudeza visual Capítulo 10: Proceso del oponente (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre retinex. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de retinex en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Retinex.    

¿Qué es la visión estéreo por computadora? La visión estéreo por computadora es la extracción de información 3D a partir de imágenes digitales, como las obtenidas por una cámara CCD. Al comparar información sobre una escena desde dos puntos de vista, se puede extraer información 3D examinando las posiciones relativas de los objetos en los dos paneles. Esto es similar al proceso biológico de estereopsis. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Visión estéreo por computadora Capítulo 2: Reconstrucción 3D Capítulo 3: Modelo de contorno activo Capítulo 4: Detector de región afín de Harris Capítulo 5: Detección de primer plano Capítulo 6: Matrix Chernoff obligado Capítulo 7: Similitud Capítulo 8: Similitud estructural Capítulo 9: Función de varianza Capítulo 10: Distancia inicial de Fréchet (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la visión estéreo por computadora. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la visión estéreo por computadora en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Visión Estéreo por Computadora.    

Qué es el espacio de color Un espacio de color es una disposición particular de colores en un espacio determinado. Junto con la creación de perfiles de color, que es compatible con una variedad de dispositivos físicos, es capaz de admitir representaciones repetibles de color, independientemente de si dichas representaciones implican una representación analógica o digital. Es posible que un espacio de color sea arbitrario, en cuyo caso los colores que se realizan físicamente se asignan a un conjunto de muestras de color físico que tienen nombres de color coincidentes, o se puede estructurar con precisión matemática. El concepto de "espacio de color" es una herramienta conceptual útil que puede utilizarse para conocer las capacidades de color de un determinado archivo o dispositivo digital. En el proceso de intentar replicar el color en un dispositivo diferente, los espacios de color pueden indicar si se pueden conservar o no los detalles de sombras y luces y la saturación del color, así como el grado en que cualquiera de estos aspectos disminuirá. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Espacio de color Capítulo 2: Modelo de color RGB Capítulo 3: Modelo de color CMYK Capítulo 4: Espacios de color RGB Capítulo 5: HSL y HSV Capítulo 6: Cromaticidad Capítulo 7: Espacio de color CIELAB Capítulo 8: Gama Capítulo 9: Escala de grises Capítulo 10: Espacio de color Adobe RGB (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el espacio de color. (III) Ejemplos del mundo real para el uso del espacio de color en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica de cualquier tipo. del espacio de color.    

¿Qué es la detección de manchas? En el campo de la visión por computadora, los algoritmos de detección de manchas están diseñados para identificar áreas dentro de una imagen digital que son distintas de las regiones que las rodean en términos de características como el brillo o las características del color. En un sentido más casual, una mancha es una región de una imagen en la que ciertas cualidades permanecen constantes o casi constantes. Todos los puntos que componen un blob pueden considerarse comparables entre sí de alguna manera. El uso de convolución es el método que se utiliza con más frecuencia para la detección de blobs. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Detección de manchas Capítulo 2: Detección de bordes Capítulo 3: Detector de bordes Canny Capítulo 4 : Transformación de características invariantes de escala Capítulo 5: Espacio de escala Capítulo 6: Característica (visión por computadora) Capítulo 7: Diferencia de gaussianas Capítulo 8: Detección de esquinas Capítulo 9: Detección de crestas Capítulo 10: Operador de función invariante de escala (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la detección de blobs. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de la detección de blobs en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Detección de Blob.    

¿Qué es la compresión de imágenes? Cuando se aplica a fotografías digitales, la compresión de imágenes es una forma de compresión de datos que ayuda a reducir la cantidad de dinero que se requiere para su almacenamiento o transmisión. Es posible que los algoritmos utilicen la percepción visual y los aspectos estadísticos de los datos de las imágenes para proporcionar mejores resultados en comparación con los enfoques genéricos de compresión de datos que se utilizan para otros tipos de datos digitales. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Compresión de imágenes Capítulo 2: Compresión de datos Capítulo 3: JPEG Capítulo 4: Compresión con pérdida Capítulo 5: Compresión sin pérdida Capítulo 6: PNG Capítulo 7: Codificación de transformación Capítulo 8: Transformada de coseno discreto Capítulo 9: JPEG 2000 Capítulo 10: Artefacto de compresión (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la compresión de imágenes. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la compresión de imágenes en muchos campos. Quién este libro es para Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de compresión de imágenes.    

Qué es la corrección gamma La corrección gamma, a menudo conocida como gamma, es un proceso no lineal que se utiliza en sistemas de vídeo o imágenes fijas con el fin de codificar y decodificar la luminancia. o valores triestímulos. Una de las formas más sencillas de definir la corrección gamma es utilizar la declaración de la ley de potencia que se presenta a continuación: Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Corrección gamma Capítulo 2: Modelo de color RGB Capítulo 3: Escala de grises Capítulo 4: sRGB Capítulo 5: Espacio de color Adobe RGB Capítulo 6: Mapeo de tonos Capítulo 7: Rec. 709 Capítulo 8: Rec. 2020 Capítulo 9: Vídeo de rango dinámico estándar Capítulo 10: Log?gamma híbrido (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la corrección gamma. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de la corrección gamma en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales , estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Corrección Gamma.    

Qué es la transformación afín En geometría euclidiana, una transformación afín o afinidad es una transformación geométrica que conserva líneas y paralelismo, pero no necesariamente distancias y ángulos euclidianos. p> Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Transformación afín Capítulo 2: Mapa lineal Capítulo 3: Traducción (Geometría) Capítulo 4: Grupo afín Capítulo 5: Espacio afín Capítulo 6: Matriz de transformación Capítulo 7: Sistema de coordenadas baricéntrico Capítulo 8: Espacio de coordenadas real Capítulo 9: Valores propios y vectores propios Capítulo 10: Descomposición propia de una matriz (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre la transformación afín. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la transformación afín en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento básico. o información para cualquier tipo de Transformación Afín.    

Qué es la homografía En el campo de la visión por computadora, dos imágenes cualesquiera de la misma superficie plana en el espacio están relacionadas por una homografía. Esto tiene muchas aplicaciones prácticas, como la rectificación de imágenes, el registro de imágenes o el movimiento de la cámara (rotación y traducción) entre dos imágenes. Una vez que se ha realizado la resección de la cámara a partir de una matriz de homografía estimada, esta información se puede usar para la navegación o para insertar modelos de objetos 3D en una imagen o video, de modo que se representen con la perspectiva correcta y parezcan haber sido parte del escena original. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Homografía (visión por computadora) Capítulo 2: Transformación afín Capítulo 3: Matriz de transformación Capítulo 4: Unión de imágenes Capítulo 5 : Intersección línea-plano Capítulo 6: Matriz fundamental (visión por computadora) Capítulo 7: Resección con cámara Capítulo 8: Rectificación de imágenes Capítulo 9: Matriz de cámaras Capítulo 10: Autocalibración de cámaras (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre homografía. (III) Real ejemplos mundiales del uso de la homografía en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Homografía.    

¿Qué es la visión por computadora? Las tareas de visión por computadora incluyen métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes digitales, así como la extracción de datos de alta dimensión del mundo real para proporcionar información numérica o simbólica, como por ejemplo en forma de juicios. En el contexto de esta discusión, la comprensión se refiere al proceso de transformar imágenes visuales en descripciones del entorno que sean comprensibles para los procesos de pensamiento y que tengan la capacidad de evocar acciones apropiadas. Es posible interpretar esta comprensión de imágenes como el proceso de extraer información simbólica de datos de imágenes mediante el uso de modelos que se han creado con la ayuda de la teoría del aprendizaje, la geometría, la física y la informática. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Visión por computadora Capítulo 2 : Visión artificial Capítulo 3: Análisis de imágenes Capítulo 4: Segmentación de imágenes Capítulo 5: Flujo óptico Capítulo 6: Movimiento detección Capítulo 7: Reconocimiento de gestos Capítulo 8: Pose (visión por computadora) Capítulo 9: Rita Cucchiara Capítulo 10: Cámaras estéreo (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la visión por computadora. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la visión por computadora en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Visión por Computadora.    

Qué es la reducción de ruido La reducción de ruido es el proceso de eliminar el ruido de una señal. Existen técnicas de reducción de ruido para audio e imágenes. Los algoritmos de reducción de ruido pueden distorsionar la señal hasta cierto punto. El rechazo de ruido es la capacidad de un circuito para aislar un componente de señal no deseado del componente de señal deseado, como ocurre con la relación de rechazo de modo común. Cómo se beneficiará (I) Ideas y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Reducción de ruido Capítulo 2: Sistema de reducción de ruido Dolby Capítulo 3: Dbx (reducción de ruido) Capítulo 4: Procesamiento de imágenes digitales Capítulo 5: Ruido de la imagen Capítulo 6: Wavelet Capítulo 7: Diferencia de gaussianas Capítulo 8: Filtro bilateral Capítulo 9: Medias no locales Capítulo 10: Coincidencia de bloques y filtrado 3D (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la reducción de ruido. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de la reducción de ruido en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de reducción de ruido.    

Qué es la transformada de Hadamard La transformada de Hadamard es un ejemplo de una clase generalizada de transformadas de Fourier. Realiza una operación ortogonal, simétrica, involutiva y lineal en 2 millones de números reales. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre el siguientes temas: Capítulo 1: Transformada de Hadamard Capítulo 2: Transformada discreta de Fourier Capítulo 3: Transformada rápida de Walsh?Hadamard Capítulo 4: Transformada cuántica de Fourier Capítulo 5: Notación Bra-ket Capítulo 6: Matrices de Pauli Capítulo 7: Puerta lógica cuántica Capítulo 8: Puerta NOT controlada Capítulo 9: Generalizaciones de matrices de Pauli Capítulo 10: Base esférica (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre transformada de hadamard. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la transformada de hadamard en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Transformada Hadamard.    

Qué es la Transformación dura  La transformada de Hough es una técnica de extracción de características utilizada en el análisis de imágenes, la visión por computadora y el procesamiento de imágenes digitales. El propósito de la técnica es encontrar instancias imperfectas de objetos dentro de una determinada clase de formas mediante un procedimiento de votación. Este proceso de votación se lleva a cabo en un espacio de parámetros, a partir del cual se obtienen candidatos a objetos como máximos locales en el llamado espacio acumulador, que se construye explícitamente mediante el algoritmo para calcular la transformada de Hough. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Transformación de Hough Capítulo 2: Generalizado Transformada de Hough Capítulo 3: Transformada de Hough aleatoria Capítulo 4: Transformada circular de Hough Capítulo 5: Detección de líneas Capítulo 6: Proyección 3D Capítulo 7: Ecuación paramétrica Capítulo 8: Ecuación Capítulo 9: Elipse Capítulo 10: Cisoide (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la transformada de hough. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la transformada de hough en muchos campos. Quién este libro es para Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de Transformación de Hough.    

¿Qué es la difusión anisotrópica? En el procesamiento de imágenes y la visión por computadora, la difusión anisotrópica, también llamada difusión Perona?Malik, es una técnica que tiene como objetivo reducir el ruido de la imagen sin eliminar partes significativas. del contenido de la imagen, normalmente bordes, líneas u otros detalles que son importantes para la interpretación de la imagen. La difusión anisotrópica se asemeja al proceso que crea un espacio de escala, donde una imagen genera una familia parametrizada de imágenes cada vez más borrosas basándose en un proceso de difusión. Cada una de las imágenes resultantes de esta familia se proporciona como una convolución entre la imagen y un filtro gaussiano isotrópico 2D, donde el ancho del filtro aumenta con el parámetro. Este proceso de difusión es una transformación lineal e invariante en el espacio de la imagen original. La difusión anisotrópica es una generalización de este proceso de difusión: produce una familia de imágenes parametrizadas, pero cada imagen resultante es una combinación entre la imagen original y un filtro que depende del contenido local de la imagen original. Como consecuencia, la difusión anisotrópica es una transformación no lineal y variante en el espacio de la imagen original. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Difusión anisotrópica Capítulo 2: Leyes de difusión de Fick Capítulo 3: Ecuación de difusión Capítulo 4: Ecuación de calor Capítulo 5: Ecuaciones de Navier-Stokes Capítulo 6: Variación total Capítulo 7: Divergencia Capítulo 8: Operador de Laplace Capítulo 9: Curl (matemáticas) Capítulo 10: Teorema de divergencia (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre anisotrópico difusión. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la difusión anisotrópica en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Difusión Anisotrópica.    

¿Qué es el filtro adaptativo? Un sistema que tiene un filtro lineal y posee una función de transferencia que está controlada por parámetros variables, así como un medio para alterar esos parámetros de acuerdo con una técnica de optimización se conoce comúnmente como filtro adaptativo. La gran mayoría de filtros adaptativos son filtros digitales. Esto se debe a la complejidad de las técnicas de optimización. Algunas aplicaciones requieren la utilización de filtros adaptativos debido al hecho de que algunos parámetros de la operación de procesamiento deseada se desconocen de antemano o están sujetos a cambios con frecuencia. El perfeccionamiento de la función de transferencia del filtro adaptativo de circuito cerrado se logra mediante la utilización de retroalimentación en forma de señal de error. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Filtro adaptativo Capítulo 2: Relación señal-ruido Capítulo 3: Ruido gaussiano blanco aditivo Capítulo 4: Elasticidad lineal Capítulo 5: Control de modo deslizante Capítulo 6: Procesamiento de matrices Capítulo 7 : Modelo autorregresivo Capítulo 8: Filtro de mínimos cuadrados medios Capítulo 9: Filtro de mínimos cuadrados recursivo Capítulo 10: ADALINE ( II) Responder las principales preguntas del público sobre el filtro adaptativo. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del filtro adaptativo en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Filtro Adaptativo.    

Qué es la visión por computadora submarina La visión por computadora bajo el agua es un subcampo de la visión por computadora. En los últimos años, con el desarrollo de los vehículos submarinos, la necesidad de poder registrar y procesar enormes cantidades de información se ha vuelto cada vez más importante. Las aplicaciones van desde la inspección de estructuras submarinas para la industria marina hasta la identificación y recuento de peces para investigaciones biológicas. Sin embargo, no importa cuán grande pueda ser el impacto de esta tecnología para la industria y la investigación, todavía se encuentra en una etapa muy temprana de desarrollo en comparación con la visión por computadora tradicional. Una razón para esto es que, en el momento en que la cámara entra al agua, aparece una serie de desafíos completamente nuevos. Por un lado, las cámaras deben ser impermeables, la corrosión marina deteriora rápidamente los materiales y el acceso y las modificaciones a las instalaciones experimentales son costosos, tanto en tiempo como en recursos. Por otro lado, las propiedades físicas del agua hacen que la luz se comporte de manera diferente, cambiando la apariencia de un mismo objeto con variaciones de profundidad, materia orgánica, corrientes, temperatura etc. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Visión submarina por computadora Capítulo 2: Visión por computadora Capítulo 3: Estudio hidrográfico Capítulo 4: Vehículo submarino autónomo Capítulo 5: Instituto de Investigación del Acuario de la Bahía de Monterey Capítulo 6: Subacuático no tripulado vehículo Capítulo 7: Reducción de ruido Capítulo 8: Visión submarina Capítulo 9: Postprocesado de vídeo Capítulo 10: Imagen calidad (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la visión por computadora subacuática. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la visión por computadora subacuática en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de visión submarina por computadora.

Qué es el histograma de imagen Un histograma de imagen es un tipo de histograma que actúa como una representación gráfica de la distribución tonal en una imagen digital. Traza el número de píxeles para cada valor tonal. Al observar el histograma de una imagen específica, el espectador podrá juzgar la distribución tonal completa de un vistazo. Cómo se beneficiará ( I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Histograma de imagen Capítulo 2: Histograma Capítulo 3: Histograma de color Capítulo 4: Umbral (procesamiento de imágenes) Capítulo 5: Ecualización de histograma Capítulo 6: Ecualización de histograma adaptativo Capítulo 7: Coincidencia de histograma Capítulo 8: Mapeo de tonos Capítulo 9: Difusión de errores Capítulo 10: Cortes de gráficos en visión por computadora (II) Respondiendo al público Preguntas principales sobre el histograma de imagen. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del histograma de imagen en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Histograma de Imagen.    

¿Qué es la transformada de radón? En matemáticas, la transformada de radón es la transformada integral que lleva una función f definida en el plano a una función Rf definida en el (dos- dimensional) espacio de líneas en el plano, cuyo valor en una línea particular es igual a la integral de línea de la función sobre esa línea. La transformada fue introducida en 1917 por Johann Radon, quien también proporcionó una fórmula para la transformada inversa. Radon también incluyó fórmulas para la transformación en tres dimensiones, en las que la integral se toma en planos. Posteriormente se generalizó a espacios euclidianos de dimensiones superiores y, más ampliamente, en el contexto de la geometría integral. El análogo complejo de la transformada de radón se conoce como transformada de Penrose. La transformada de radón se aplica ampliamente a la tomografía, la creación de una imagen a partir de los datos de proyección asociados con escaneos transversales de un objeto. Cómo se beneficiará (I) Conocimientos y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Transformada de radón Capítulo 2: Transformada de Fourier Capítulo 3: Bessel función Capítulo 4: Teorema de convolución Capítulo 5: Transformada discreta de Fourier Capítulo 6: Series de Fourier Capítulo 7: Integración por partes Capítulo 8: Transformada fraccionaria de Fourier Capítulo 9: Transformada de Mellin Capítulo 10: Núcleo de Poisson (II) Respondiendo a la Principales preguntas del público sobre la transformada de radón. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de la transformada de radón en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Transformación de Radón.    

Qué es el perfil de color Un conjunto de datos que, según los estándares adoptados por el International Color Consortium (ICC), caracteriza una entrada o salida de color. dispositivo o un espacio de color se denomina perfil ICC. Este perfil es la base para la gestión del color. Al proporcionar un mapeo entre el espacio de color de origen o de destino del dispositivo y un espacio de conexión de perfil (PCS), los perfiles pueden proporcionar una descripción de las características de color asociadas con un determinado dispositivo o requisito de visualización. Se considera que este PCS es CIELAB (L*a*b*) o CIEXYZ. Hay dos formas de especificar asignaciones: ya sea mediante el uso de tablas, que luego se someten a interpolación, o mediante una secuencia de parámetros relacionados con las transformaciones. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Perfil ICC Capítulo 2: Gestión del color Capítulo 3: Modelo de color RGB Capítulo 4: Modelo de color CMYK Capítulo 5: Espacio de color CIELAB Capítulo 6: Espacio de color Adobe RGB Capítulo 7: Espacio de color Capítulo 8: Preimpresión Capítulo 9: Formato de intercambio de archivos JPEG Capítulo 10: TIFF (II) Responder las principales preguntas del público sobre el perfil de color. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del perfil de color en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Perfil de Color.    

Qué es el Joint Photographic Experts Group JPEG 2000, a menudo conocido como JP2, es un formato estándar y un esquema de codificación para la compresión de imágenes. Fue desarrollado entre los años 1997 y 2000 por un comité del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía, que estaba presidido por Touradj Ebrahimi. El objetivo del grupo era reemplazar su estándar JPEG original, que se basa en una transformada de coseno discreta (DCT), con un enfoque basado en wavelets recién diseñado. Los archivos que cumplen con ISO/IEC 15444-1 se designan con la extensión.jp2, mientras que los archivos que cumplen con los requisitos ampliados de la parte 2, que se publican como ISO/IEC 15444-2, se designan con la extensión.jpx. Específicamente, RFC 3745 es donde se definen los tipos MIME registrados. Es image/jp2 para el estándar ISO/IEC 15444-1. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre lo siguiente temas: Capítulo 1: JPEG 2000 Capítulo 2: JPEG Capítulo 3: Compresión con pérdida Capítulo 4: Compresión de imágenes Capítulo 5: ICER Capítulo 6: H.262/MPEG-2 Parte 2 Capítulo 7: MPEG-4 Parte 2 Capítulo 8: Formato de archivo de imagen Capítulo 9: Motion JPEG 2000 Capítulo 10: Formato de archivo de imagen de alta eficiencia (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre el grupo conjunto de expertos en fotografía. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de un grupo conjunto de expertos en fotografía en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía.    

Qué es el sistema de gestión del color Un modelo de apariencia de color, a menudo conocido como CAM, es un modelo matemático que tiene como objetivo capturar los elementos perceptivos de la visión humana del color. Este modelo se utiliza para describir entornos de visualización en los que la apariencia de un color no coincide con la medición real correspondiente de la fuente del estímulo. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Gestión del color Capítulo 2: Modelo de color RGB Capítulo 3: Modelo de color CMYK Capítulo 4: Corrección gamma Capítulo 5: Colores web Capítulo 6: Espacio de color CIELAB Capítulo 7: Gama Capítulo 8: sRGB Capítulo 9: Espacio de color Adobe RGB Capítulo 10: Calibración de color (II) Respondiendo a la Principales preguntas del público sobre el sistema de gestión del color. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del sistema de gestión del color en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Sistema de Gestión del Color.    

¿Qué es el modelo del sistema visual humano? Los expertos en procesamiento de imágenes, procesamiento de vídeo y visión por computadora utilizan un modelo del sistema visual humano para abordar problemas biológicos y psicológicos. procesos que aún no se comprenden completamente. Se utiliza un ejemplo de tal modelo para simplificar los comportamientos de un sistema que es extremadamente complejo. Cada vez que hay una mejora en nuestra comprensión del sistema visual real, el modelo se actualiza. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Modelo del sistema visual humano Capítulo 2: Compresión de datos Capítulo 3: Compresión de imágenes Capítulo 4: Codificación de transformación Capítulo 5: Ilusión óptica Capítulo 6: Submuestreo de croma Capítulo 7: Artefacto de compresión Capítulo 8: Escala de grises Capítulo 9: Mapeo de tonos Capítulo 10: Modelo de apariencia de color (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el modelo del sistema visual humano. (III) Ejemplos del mundo real para el uso del modelo del sistema visual humano en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Modelo de Sistema Visual Humano.    

Qué es la función de coincidencia de color Los espacios de color designados por la CIE en 1931 son las primeras relaciones cuantitativas que se han delineado entre las distribuciones de longitudes de onda en el espectro visible electromagnético. y los colores que los humanos ven fisiológicamente en su visión del color. Cuando se trata de gestión del color, las relaciones matemáticas que definen estos espacios de color son herramientas clave. Esto es especialmente cierto cuando se trabaja con tintas de color, pantallas iluminadas y dispositivos de grabación como cámaras digitales. En 1931, la "Commission Internationale de l'éclairage", que se traduce al inglés como Comisión Internacional de Iluminación, fue la organización responsable de diseñar el sistema. Cómo se beneficiará (I) Conocimientos y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Espacio de color CIE 1931 Capítulo 2: Función de eficiencia luminosa Capítulo 3: Equilibrio de color Capítulo 4: Locus de Planck Capítulo 5: Método de referencia estándar Capítulo 6: Luminancia relativa Capítulo 7: CIECAM02 Capítulo 8: Iluminante estándar Capítulo 9: Espacio de color CIE 1960 Capítulo 10: OSA-UCS (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la función de coincidencia de colores. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la función de coincidencia de colores en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes universitarios y de posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de función de combinación de colores.    

Qué es el modelo de color Un modelo de color es un modelo matemático abstracto que describe la forma en que los colores se pueden representar como tuplas de números, generalmente como tres o cuatro valores o componentes de color. . Cuando a este modelo se le asocia una descripción precisa de cómo deben interpretarse los componentes, teniendo en cuenta la percepción visual, el conjunto de colores resultante se denomina "espacio de color". Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Modelo de color Capítulo 2: Tono Capítulo 3: Sistema de color Munsell Capítulo 4: Espacios de color RGB Capítulo 5: HSL y HSV Capítulo 6: Cromaticidad Capítulo 7: Espacio de color CIELAB Capítulo 8: Adaptación cromática Capítulo 9: Gama Capítulo 10: Longitud de onda dominante (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el modelo de color. (III) Ejemplos del mundo real para el uso del modelo de color en muchos campos. Quién es este libro para Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Modelo de Color.    

Qué es el mapeo de color Esta función se conoce como transferencia de color de imagen y es responsable de mapear (transformar) los colores de una imagen (la fuente) a la otra. colores de otra imagen (el objetivo). Es posible referirse a un mapeo de color como el algoritmo que produce la función de mapeo o el método que altera los colores de la imagen. El proceso de modificar una imagen se denomina frecuentemente transferencia de color o, cuando se trata de fotografías en escala de grises, función de transferencia de brillo (BTF). Además, también puede denominarse calibración de cámara fotométrica o calibración de cámara radiométrica. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Transferencia de color de imagen Capítulo 2: Corrección gamma Capítulo 3: Gestión del color Capítulo 4 : Histograma de color Capítulo 5: Sombreador Capítulo 6: Mapeo de tonos Capítulo 7: Histograma de imagen Capítulo 8: Calibración de color Capítulo 9: Cuantización del color Capítulo 10: Rectificación de imágenes (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el mapeo de colores. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de mapas de color en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas , aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de mapeo de color.    

Qué es la percepción visual La percepción visual es la capacidad de interpretar el entorno que nos rodea mediante el uso de la visión fotópica, la visión del color, la visión escotópica y la visión mesópica. Esto se logra utilizando luz en el espectro visible que se refleja en las cosas que están presentes en el medio ambiente. Sin embargo, esto no es lo mismo que la agudeza visual, que es el grado en que una persona puede ver bien. Incluso si una persona parece tener una visión perfecta, es posible que tenga dificultades con el procesamiento de su información de percepción visual. Cómo se beneficiará (I ) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Percepción visual Capítulo 2: Retina Capítulo 3: Constancia del color Capítulo 4: Visión de los colores Capítulo 5: Sistema visual Capítulo 6: Sistema nervioso sensorial Capítulo 7: Célula fotorreceptora Capítulo 8: Imagen residual Capítulo 9: Tricromacia Capítulo 10: Célula cónica (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la percepción visual. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de la percepción visual en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes universitarios y estudiantes de posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Percepción Visual.    

Qué es Contorno activo  El modelo de contorno activo, al que a menudo se hace referencia como serpientes, es un marco en el campo de la visión por computadora que fue introducido inicialmente por Michael Kass. , Andrew Witkin y Demetri Terzopoulos. Su finalidad es delinear un objeto a partir de una imagen bidimensional que puede contener ruido. El seguimiento de objetos, el reconocimiento de formas, la segmentación, la detección de bordes y la coincidencia estéreo son sólo algunas de las aplicaciones que hacen un uso extensivo de las serpientes. El modelo de serpientes se está volviendo cada vez más popular en el campo de la visión por computadora. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas : Capítulo 1: Modelo de contorno activo Capítulo 2: Teorema de Stokes generalizado Capítulo 3: Flujo potencial Capítulo 4: Del Capítulo 5: Multiplicador de Lagrange Capítulo 6: Cálculo de variaciones Capítulo 7: Operador de Laplace Capítulo 8: Función de Green Capítulo 9: Derivada covariante Capítulo 10: Cálculo tensorial (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el contorno activo. ( III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del contorno activo en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Active Contour.    

¿Qué es la matriz fundamental de visión por computadora? En el campo de la visión por computadora, la matriz fundamental es una noción esencial que se utiliza en visión estéreo y trabajos que involucran estructura a partir de movimiento. . Cuando se capturan dos fotografías desde diferentes perspectivas, se representa la relación geométrica que existe entre los puntos que se corresponden entre sí. Mediante el uso de la Matriz Fundamental, es posible determinar las líneas epipolares, que son necesarias para la coincidencia estéreo y la reproducción en tres dimensiones. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Matriz fundamental (visión por computadora) Capítulo 2: Transformación de características invariantes de escala Capítulo 3: Resección de cámara Capítulo 4: Problema de correspondencia Capítulo 5: Geometría epipolar Capítulo 6: Matriz esencial Capítulo 7: Rectificación de imágenes Capítulo 8: Matriz de cámara Capítulo 9: Modelo de cámara estenopeica Capítulo 10: Algoritmo de ocho puntos (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la matriz fundamental de la visión por computadora. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la matriz fundamental de la visión por computadora en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de matriz fundamental de visión por computadora.