Recuperación rápida de imágenes mediante memorias asociativas

Abstract

RESUMEN. Las imágenes digitales, además de las imperfecciones normales, pueden tener otras que son causadas por el proceso de digitalización o por problemas en el medio donde se almacenan. Las memorias asociativas han solucionado la mayoría de estos problemas. Una memoria asociativa puede almacenar información y poder recuperarla cuando sea necesario. Una gran desventaja de las memorias asociativas es que su funcionamiento requiere gran cantidad de tiempo de cómputo. El procesamiento suele tomar más tiempo que la adquisición. En esta tesis se presenta una metodología para optimizar el tiempo de procesamiento en la recuperación de las imágenes a color o escala de grises utilizando las memorias asociativas y un esquema de reducción. Se presenta un sistema computacional que realiza la recuperación rápida de imágenes digitales mediante memorias asociativas. El sistema recibe una imagen contaminada con ruido (gaussiano o sal y pimienta) y como resultado recupera la imagen original utilizando memorias asociativas y un esquema de reducción de tiempo basado en subpatrones. Se realizaron pruebas con diferentes tipos de ruido y con varios bancos de imágenes de diferente tipo, color y tamaño.

ABSTRACT: Digital images, in addition to normal imperfections, may have other images that are caused by the digitization process or by problems in the medium where they are stored. Associative memories have solved most of these problems. An associative memory can store information and retrieve it when necessary. A great disadvantage of associative memories is that their operation requires a large amount of computation time. Processing usually takes more time than acquisition. This thesis presents a methodology to optimize the processing time in the recovery of color or grayscale images using the associative memories and a reduction scheme. A computer system is presented that performs the rapid recovery of digital images through associative memories. The system receives an image contaminated with noise (Gaussian or salt and pepper) and as a result recovers the original image using associative memories and a time-reduction scheme based on subpatterns. Tests were carried out with different types of noise and with several image banks of different type, color and size.