Computational search of the lowest bound of phase information for plausible digital image reconstruction

Las imágenes digitales son un tema fundamental en la era de la información debido a su gran relevancia en múltiples disciplinas. Esta monografía investiga un aspecto fundamental de una imagen digital: la información de la fase. En este documento, yo muestro cómo la información de la fase tiene un rol relevante para la reconstrucción de imágenes digitales. Este experimento computacional es hecho bajo el apoyo de redes neuronales artificiales como el juez que evalúa si la reconstrucción de una imagen es plausible o no. Encuentro la mínima cantidad de información de fase para diferentes conjuntos de imágenes donde la red neuronal falla el proceso de reconocimiento. Esta cantidad mínima de información de fase es muy baja comparada con el resto de información disponible en la imagen haciendo la información de fase relevante para un proceso de reconstrucción de imágenes digitales.

• Autores: Laguna Guantiva, Mateo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/39449
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/39449
• Palabra clave: Imágenes digitales; Redes neurales (Computadores); Reconstrucción de imágenes; Física
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/