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dc.contributor.authorMiranda Asturizaga, Julio Cesar
dc.date.accessioned2009-09-29T16:13:04Z
dc.date.available2009-09-29T16:13:04Z
dc.date.issued2009-09-29T16:13:04Z
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/281
dc.description.abstractEn la actualidad la demanda por ancho de banda de transmisión y espacio de almacenamiento para imágenes digitales es un problema y se traduce en un gasto excesivo de dinero, esto debido al uso extenso de memoria y al tiempo que se pierde en enviar grandes cantidades de información. La compresión de imágenes es una alternativa económica, ya que reduce el espacio para almacenarlas y tiene la ventaja de hacer rápida la transmisión. En la presente tesis se plantea una técnica para la compresión de imágenes digitales, utilizando herramientas de inteligencia artificial como son las redes neuronales de base radial, el objetivo es reducir el espacio de almacenamiento de un archivo gráfico, manteniendo la calidad de visualización en la imagen comprimida. Para esto se realiza un estudio sobre las imágenes digitales, la forma de representación de estas, los modelos de color, así como las técnicas de compresión de imágenes. También se abarca los conceptos sobre las redes neuronales artificiales y dentro de estas las redes neuronales de base radial. Luego se realiza el diseño de la red neuronal de base radial en el cual se basa la técnica de compresión propuesta, y para mostrar los resultados se desarrolla un prototipo. A los resultados obtenidos por medio del prototipo, se aplica una comparación con el método clásico de compresión de imágenes con perdida JPEG (Joint Photographic Experts Group), que es un estándar en este campo. Los resultados experimentales han permitido concluir que la técnica de compresión planteada reduce el tamaño de los archivos gráficos hasta en un 50%, manteniendo una calidad de visualización aceptable, la cual es medida por la razón de pico de señal a ruido (PSRN). Aunque todavía no puede rivalizar con el JPEG, si logra alcanzarlo en sus grados de compresión mínimos. Con respecto a trabajos futuros, debemos decir que a partir del presente trabajo, se vera si es posible mejorar los resultados obtenidos, mediante la combinación de las redes neuronales con otras técnicas de compresión de imágenes con y sin pérdidas.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.subjectCOMPRESION DE IMAGENESen_US
dc.subjectIMAGEN DIGITALen_US
dc.subjectREDES NEURONALESen_US
dc.subjectRADIALen_US
dc.subjectINVESTIGACIONen_US
dc.titleCompresión de imágenes digitales utilizando redes neuronales de base radialen_US
dc.typeThesisen_US


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