Analisis y Generalización de Algoritmos de Visión Artificial con Precisión Subpixel
Dr. Óscar Reinoso García

La presente Tesis Doctoral se centra en el estudio y desarrollo de métodos que permiten
obtener características o propiedades de las imágenes digitales con mayor precisión que la
resolución de la imagen digital (nivel subpixel). La resolución disponible en el estudio de
imágenes digitales ha venido siempre condicionada por el Sistema de Adquisición de imágenes
utilizado. La comprensión y modelización del mismo ha permitido un mayor conocimiento en las
posibilidades de aumento de tal resolución.

La detección de bordes constituye una etapa crucial y determinante en numerosos procesos
que usan técnicas de Visión Artificial. A menudo, cuanto mayor sea la precisión con la que
éstos son detectados y localizados, mejores serán los resultados obtenidos en subsiguientes
etapas de procesamiento empleadas. La detección de bordes a nivel subpixel representa de
esta forma una importante solución como incremento de resolución de los datos de partida.

Numerosas son las aplicaciones de Visión Artificial donde se emplean transformaciones
morfológicas. Hasta la actualidad estas han venido condicionadas, en el campo discreto de las
imágenes digitales, por el tamaño del píxel utilizado. La posibilidad de emplear
transformaciones morfológicas a nivel supbixel permitirá la solución de problemas hasta ahora
no resueltos y la mejora en los resultados obtenidos por bastantes aplicaciones desarrolladas.