Reconocimiento de patrones en imágenes digitales usando máscaras de Hilbert

Ponente(s): Diego Francisco Alcaraz Ubach, Selene Solorza Calderón

El reconocimiento de patrones es un área de interés en los sectores social y económico, en distintos campos de la ciencia y en el desarrollo de tecnologías, por citar sólo algunos ejemplos. Existen sistemas de reconocimiento de patrones que ayudan a automatizar la clasificación de objetos mediante imágenes capturadas con microscopios, donde en algunos casos el tamaño o escala de los objetos a estudiar no varía, a diferencia de su posición y orientación. En este trabajo de se desarrolla un sistema de reconocimiento de patrones en imágenes digitales invariante a posición y rotación, fundamentado en la teoría de la transformada de Fourier y de la transformada de Hilbert. Para esto, se generan dos mascaras binarias de anillos concéntricos que surgen del estudio de la transformada de Hilbert radial [1], las cuales son la base para que el sistema de reconocimiento de patrones en imágenes digitales sea invariante a rotación. [1] Davis, J.A., McNamara, D.E., Cottrell, D.M., Image processing with the radial Hilbert transform: theory and experiments. Optics Letters 25, 99-101 (2000).