Resumen

El objetivo principal de la tecnología de mejora de imágenes es mejorar la calidad de la imagen para asistir mejor a las actividades de la vida cotidiana que dependen ampliamente de ella, como la sanidad, la industria, la educación y la vigilancia. Debido a la influencia de los entornos complejos, existe el riesgo de que haya detalles insuficientes y poco contraste en algunas imágenes. Los algoritmos de mejora existentes son propensos a la sobreexposición y al tratamiento inadecuado de los detalles. Este trabajo intenta mejorar el efecto de tratamiento de la Transformada de Estiramiento de Fase (PST) sobre la información de frecuencias bajas y medias. Para ello, se desarrolla un algoritmo de mejora de la imagen basado en la PST de orden fraccionario y la variación total relativa (FOPSTRTV) para abordar la tarea. En este algoritmo, el ruido de la imagen original se elimina mediante un filtro de paso bajo, los bordes de las imágenes se extraen mediante PST de orden fraccionario y, a continuación, las imágenes se fusionan con los bordes extraídos mediante RTV. Por último, se utilizaron amplios experimentos para verificar el efecto del algoritmo propuesto con diferentes conjuntos de datos.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:orden pst, transformada de estiramiento de fase, algoritmo de mejora de la imagen, borde de la imagen, variación total relativa, procesamiento de detalles impropios, tecnología de mejora de la imagen, propósito de la imagen, efectos de la fase, entorno complejo
• Keywords:order pst, phase stretch transform, image enhancement algorithm, edge of image, relative total variation, improper details processing, image enhancement technology, purpose of image, effects of phase, complex environment