Mejoramiento de Imágenes Luminosas utilizando el Modelo de Intersección Cortica |
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Publicación: |
Programación Matemática y Software |
PDF(1148 KB) |
Kevin S. Aguilar Domínguez, Manuel Mejía Lavalle, Gerardo Reyes Salgado |
Tecnológico Nacional de México / Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico, Interior Internado Palmira S/N, Col. Palmira, C.P. 62490, Cuernavaca, Morelos, México. |
Recibido: 25 de octubre de 2018 Aceptado: 15 de noviembre de 2018 Publicado en línea: 28 junio de 2019 |
Resumen. El uso de imágenes digitales va en aumento, sin embargo, se pueden ver afectadas por diversos factores, que degradan su calidad lo que dificulta su correcto análisis. Las imágenes luminosas son un claro ejemplo de ello. En este trabajo se implementa una Red Neuronal Pulso-Acoplada para mejorar las imágenes luminosas, utilizando el Modelo de Intersección Cortical y una Matriz de Tiempo para modificar el valor de los pixeles y conseguir una imagen de mejor calidad en menor tiempo.
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Palabras Clave: Mejoramiento de imágenes, Redes Neuronales Artificiales, Modelo de Intersección Cortical, Redes Neuronales Pulso-Acopladas. |
Abstract. The use of digital images is increasing, however, they can be affected by various factors, which degrade their quality which hinders their correct analysis. The luminous images are a clear example of this. In this work a Pulse-Coupled Neural Network is implemented to enhancement the luminous images, using the Intersection Cortical Model and a Time Matrix to modify the value of the pixels and achieve a better quality image in less time.
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Keywords: Image Enhancement, Artificial Neural Networks, Intersection Cortical Model, Pulse-Coupled Neural Network. |
Kevin S. Aguilar Domínguez(Autor de correspondencia) |
Email:kevin.aguilar17ca@cenidet.edu.mx |
Manuel Mejía-Lavalle |
Email:mlavalle@cenidet.edu.mx |
Gerardo Reyes Salgado |
Email:greyes@cenidet.edu.mx |