Resumen

La transformada wavelet es un método de análisis de señales muy conocido en varias disciplinas de la ingeniería. En el tratamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones, la transformada wavelet se utiliza en muchas aplicaciones para la codificación de imágenes y la extracción de características. Puede utilizarse para describir la forma de un objeto mediante descriptores wavelet (WD). Así, se utiliza para reconocer objetos según su forma de contorno derivando una serie de WD y comparándolos con los WD de patrones de contorno almacenados. Para nuestro método, utilizamos una función angular periódica derivada de un contorno de objeto extraído. Para aplicar la WD, se puede utilizar el sombrero mexicano como ondícula madre. En este artículo se describe de forma coherente el método de reconocimiento de formas de objetos mediante descriptores wavelet y se incluyen detalles relativos al método de aplicación de la función de ángulo periódico y la derivación de las fórmulas para los descriptores wavelet Haar y Mexican Hat. Para evaluar los resultados del reconocimiento de objetos cuando se utilizan descriptores wavelet teniendo en cuenta la dependencia del punto de partida, el artículo describe un método suficiente para la comparación de descriptores wavelet utilizando la matriz de distancia mínima.

• Materias:Celda de memoria Arquitectura informática Levitación magnética Diseño Kansei Análisis de algoritmos
• Subjects:Memory cell Computer architecture Magnetic levitation Kansei Design Algorithm analysis
• Palabras claves:descriptores wavelet, función angular periódica, WD, método, transformada wavelet, descriptores wavelet de Mexican Hat, fines de extracción de características, matriz de distancia mínima, reconocimiento de la forma de objetos, varias disciplinas de ingeniería
• Keywords:wavelet descriptors, periodical angle function, WD, method, wavelet transform, Mexican Hat wavelet descriptors, feature extraction purposes, minimum distance matrix, object shape recognition, several engineering disciplines