Implementación de algoritmos fractales para la clasificación no supervisada de imágenes raster
| dc.contributor.author | Suarez Arévalo, David | spa |
| dc.date | 2017-01-13 | |
| dc.date.accessioned | 2020-12-11T21:03:58Z | |
| dc.date.available | 2020-12-11T21:03:58Z | |
| dc.description | El presente artículo abarca la utilización de la geometría fractal y la estimación de la dimensión fractal como parámetro para clasificar una ima- gen digital por medio del método no supervisado. Existen múltiples métodos para estimar la dimen- sión fractal como el Método Fraccional Brownia- no (fBm, por sus siglas en inglés), los métodos de conteo de cajas y los métodos de determinación de áreas. A la hora de realizar una clasificación de imágenes digitales se utiliza como parámetro de clasificación la textura presente en las imágenes; esta textura es usualmente calculada por el mé- todo GLCM (Matriz de Co-ocurrencias de niveles de gris), la dimensión fractal es una alternativa a la hora de extraer esta característica de las imáge- nes. Se tomó el método de conteo de cajas dife- rencial (DBC, por sus siglas en inglés) mejorado como base en la determinación de la dimensión fractal y posterior clasificación de las imágenes raster. Las imágenes raster escogidas son imáge- nes de radar SAR debido a que es en este tipo de imágenes donde se obtiene mayor provecho del análisis de texturas, fuente de información pa- ra realizar la clasificación no supervisada, esto debido a la característica textural que puede ser capturada por medio de este tipo de sensores. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/azimut/article/view/11451 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/25782 | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Distrital Francisco José de Caldas | es-ES |
| dc.relation | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/azimut/article/view/11451/12222 | |
| dc.rights | Derechos de autor 2017 Revista de Topografía AZIMUT | es-ES |
| dc.source | Revista de Topografía AZIMUT; Vol. 7 Núm. 1 (2016); 67 - 73 | es-ES |
| dc.source | 2346-1055 | |
| dc.source | 1909-647X | |
| dc.subject | clasificación | es-ES |
| dc.subject | dimensión | es-ES |
| dc.subject | fractal | es-ES |
| dc.subject | implementación | es-ES |
| dc.subject | remotos | es-ES |
| dc.subject | SAR | es-ES |
| dc.subject | sensores. | es-ES |
| dc.title | Implementación de algoritmos fractales para la clasificación no supervisada de imágenes raster | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | Artículo revisado por pares | es-ES |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |