Esquemas de diferencias finitas en el procesamiento de imágenes
DOI:
https://doi.org/10.17268/sel.mat.2021.02.17Palabras clave:
Diferencias finitas, detección de bordes, restauración de imágenes.Resumen
El procesamiento de imágenes digitales ha sido un área de investigación de interés en las últimas décadas, destacándose por sus aplicaciones en el análisis de imágenes diagnósticas e imágenes astronómicas.
En este artículo, realizamos una descripción general de los métodos de detección de bordes a través de diferencias finitas, con el fin de presentar la detección de bordes como una estrategia de enseñanza de los esquemas de diferencias finitas mediante aprendizaje basado en problemas, buscando desarrollar competencias de modelamiento matemático y pensamiento algorítmico en estudiantes de análisis numérico.
Además, presentamos la restauración de imágenes mediante diferencias finitas como un problema que involucra ecuaciones diferenciales parciales y herramientas de software.
Citas
Buchanan J, Shao Z. A first course in partial differential equations. Singapore: World Scientific, 2018.
Burger W, Burge M. Principles of digital image processing. London: Springer, 2013.
Canny J. A Computational Approach To Edge Detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 1986; 8(6):679-698.
Chapra S, Canale R. Numerical methods for engineers. 7th ed. New York: Mc Graw Hill, 2015.
Darma I, Candiasa I, Sadia I, Dantes N. The effect of problem based learning model and authentic assessment on mathematical problem solving ability by using numeric ability as the covariable. J. Phys. Conf. Ser. 2018; 1040:1-9.
Deserno T. Biomedical image processing. Berlin: Springer, 2011.
Jabin S, Zareen F. Biometric signature verification. Int. J. biometrics. 2015; 7(2):97-118.
Jahne B. Digital image processing. Berlin: Springer, 2002.
Kinzer J. Image operators. Boca Raton: CRC Press, 2018.
Li J, Chen Y. Computational partial differential equations using Matlab. 2nd ed. Boca Raton: CRC Press, 2020.
Lukac R, Plataniotis K. Color image processing: methods and applications. Boca Raton: CRC Press, 2007.
Petrou M, Petrou C. Image processing: The fundamental. 2nd ed. Singapore: John Wiley and Sons, 2010.
Pratt W. Introduction to Digital image processing. Boca Raton: CRC Press, 2014.
Schönlieb C. Partial differential equation methods for inpainting. New York: Cambridge University Press, 2015.
Sewell G. The numerical solution of ordinary and partial differential equations. 2nd ed. New Jersey: John Wiley and Sons, 2005.
Solomon C, Breckon T. Fundamentals of digital image processing. Oxford: Wiley-Blackwell, 2011.
Triana J, Romero L, Roldan D. Restauración digital de imágenes mediante ecuaciones diferenciales parciales. Rev. U.D.C.A Act. and Div. Cient. 2013; 16(2):511-518.
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