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dc.contributor | 31249 | es_ES |
dc.contributor | 20608 | es_ES |
dc.contributor | 121858 | |
dc.contributor.other | https://orcid.org/0000-0002-5395-855X | es_ES |
dc.contributor.other | https://orcid.org/0000-0001-8052-7483 | |
dc.contributor.other | 0000-0002-5395-855X | |
dc.contributor.other | 0000-0001-8052-7483 | |
dc.coverage.spatial | Global | es_ES |
dc.creator | De la Rosa Vargas, José Ismael | |
dc.creator | Villa Hernández, José de Jesús | |
dc.creator | Araiza Esquivel, María Auxiliadora | |
dc.creator | Miramontes de León, Gerardo | |
dc.creator | García Dominguez, Ernesto | |
dc.date.accessioned | 2020-04-28T16:05:33Z | |
dc.date.available | 2020-04-28T16:05:33Z | |
dc.date.issued | 2005-09 | |
dc.identifier | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.identifier.uri | http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1841 | |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.48779/4ye1-t784 | es_ES |
dc.description.abstract | Este trabajo tiene como finalidad presentar un conjunto de nuevas herramientas utilizadas para la compresión de señales. El análisis mediante la Transformada Wavelet (WT - de sus siglas en inglés) ha crecido a grandes pasos gracias a su aplicabilidad en diferentes áreas. Algunas de las áreas excitantes de aplicación son la restauración de señales y la codificación y compresión de señales, y más específicamente es el caso de imágenes. Existe entonces una intersección entre las fronteras de las matemáticas, la ciencia y la tecnología entre otras, que permite un convivio sano el cual conduce a la unificación de diferentes áreas de investigación. Gracias al trabajo arduo de muchas escuelas (Francesas y Norteamericanas principalmente) involucradas en los avances de la teoría de wavelets (ondículas) se han podido plasmar hasta ahora las ventajas y desventajas de su uso para el análisis de un tipo u otro de señal. Uno de los casos que preocupaba bastante era la inconsistencia de la WT para señales bidimensionales, pues la WT no es capaz de mapear adecuadamente discontinuidades a lo largo de una línea o curva en un espacio bidimensional, tal es el caso de los contornos (cerrados o abiertos). Con la finalidad de atacar este problema D. Donoho de la universidad de Stanford y su equipo de trabajo se han dado a la tarea de proponer nuevas transformaciones que recurren al uso mismo de la teoría de Ondículas, estas nuevas herramientas de análisis son conocidas como ridgelets y curvelets. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Tecnológico de León, Gto. CONTECSI | es_ES |
dc.relation.uri | generalPublic | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.source | Primer Congreso en Tecnologías Computacionales y Sistemas de Información, León, Gto., Septiembre 7 - 9, 2005. | es_ES |
dc.subject.classification | INGENIERIA Y TECNOLOGIA [7] | es_ES |
dc.subject.other | Codificación de señales | es_ES |
dc.subject.other | wavelets | es_ES |
dc.subject.other | ridgelets | es_ES |
dc.subject.other | curvelets | es_ES |
dc.title | El rol de nuevas transformadas de señales n-dimensionales en futuras normas para imágenes fijas y para secuencias de video | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferencePaper | es_ES |
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