Markov
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La estudiante Roxana Pabón instaló con éxito el software Vegas en su computadora para su asignatura de Procesamiento de Imágenes. Siguió los pasos de seleccionar el idioma, aceptar los términos, instalar y abrir la aplicación después de completarse con éxito la instalación.
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El documento discute varios métodos para la detección de bordes en imágenes, incluyendo iteraciones de collaje de imágenes, gradiente morfológico, detección de bordes con filtros como diferencia de píxeles, separación de píxeles, operadores de Prewitt y Sobel, diferencia de Gaussiano, y los operadores de Canny y Sobel. También explica brevemente el método RATS para segmentación basada en umbrales definidos automáticamente a partir de la información del gradiente.
Segmentacion
El documento describe varios modelos y métodos para la segmentación de imágenes médicas utilizando software libre. Explica métodos basados en regiones como el crecimiento de regiones y la separación y unión de regiones. También describe modelos como el de distribución de puntos, la lógica difusa, el modelo geométrico y el modelo geodésico. Finalmente, discute formas de representar y describir las regiones segmentadas, incluyendo características externas e internas y el algoritmo de thinning.
Operadores morfologicos
La estudiante Roxana Pabón de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador en la sede de Ibarra está cursando la asignatura de Procesamiento de Imágenes. El documento proporciona detalles sobre la fecha del 23 de noviembre de 2017.
Filtrado y Realzado de Imagenes
El documento describe diferentes operaciones matemáticas realizadas con dos imágenes, incluyendo la suma, resta, aumento y disminución de brillo, multiplicación y división. Los resultados de cada operación se muestran como imágenes resultantes.
Operaciones digitales con matlab
Este documento resume los pasos realizados en la asignatura de Procesamiento de Imágenes para cinco imágenes diferentes. Para cada imagen, se describen los comandos básicos utilizados, la posición de los píxeles, las conversiones de tipos de imágenes, la comprobación del tipo de imagen, la escritura, selección y recorte de imágenes, el tamaño y los diferentes tipos de ruido añadidos. El documento concluye con el uso del comando subplot para mostrar las cinco imágenes.
Practica2 mathlab
Este documento presenta los pasos realizados en una práctica de procesamiento de imágenes en Matlab. Incluye operaciones matemáticas básicas como suma, división, producto y producto matricial aplicados a matrices, así como funciones para extraer valores, filas, columnas, esquinas y ángulos de imágenes.
Operaciones con matrices matlab
La matriz se crea y define sus elementos. Se explican las matrices predefinidas en Python y cómo acceder a los elementos individuales de una matriz. Finalmente, se describen diferentes operaciones matemáticas que se pueden realizar entre matrices de manera elemental o elemento a elemento.
Trabajo autonomoo
Este documento presenta un trabajo autónomo para la asignatura de Procesamiento de Imágenes en la Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Sede Ibarra. El trabajo fue realizado por Roxana Pabón el 01/11/2017 y contiene cuatro secciones sin especificar su contenido.
Trabajo autonomo
Este documento presenta un trabajo autónomo para la asignatura de Procesamiento de Imágenes en la Pontificia Universidad Católica del Ecuador Sede Ibarra. Fue realizado por Roxana Pabón el 01 de noviembre de 2017.
Practica 1 Mathlab
Este documento presenta información sobre un proyecto realizado por Roxana Pabón para la asignatura de Procesamiento de Imágenes en la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, sede Ibarra, el 30 de octubre de 2017.
Instalacin matblab2015
El documento proporciona instrucciones para instalar MATLAB 2015 en una computadora. Explica los pasos para descargar e instalar el software, copiar archivos de una carpeta crack para reemplazar los originales, y activar la licencia para poder usar MATLAB de forma completa.
Entropía de la Información
La teoría de la información trata la información como una magnitud física. Explica que la entropía mide la información provista por una fuente de datos, indicando el límite teórico para la compresión de datos. Se define la entropía mediante una fórmula basada en las probabilidades de los diferentes estados de un sistema, y está relacionada con la cantidad de información que puede extraerse al reducir la entropía del sistema.
Entropía de la Información
La entropía es una magnitud termodinámica que mide el desorden a nivel molecular de un sistema. Cuanto mayor es la entropía, mayor es la probabilidad de que ocurran cambios en el sistema que lleven al equilibrio térmico, como cuando un objeto caliente se enfría al estar junto a uno más frío. Adicionalmente, el concepto de entropía se utiliza en teoría de la información para medir la probabilidad de recepción de mensajes en un entorno de comunicación.
Nociones de la Teoría de la Comunicación e Información
La teoría de la comunicación ha evolucionado desde la idea de un sistema general de comunicación que busca transmitir un mensaje de forma económica, rápida y segura desde un emisor a un receptor, evitando ruido. Posteriormente, se desarrolló la teoría de la información para codificar mensajes de manera más eficiente. Finalmente, surgieron protocolos como TCP/IP para interconectar redes de forma robusta y dar origen a Internet, permitiendo aplicaciones como compresión de archivos ZIP y MP3.
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Nociones de la Teoría de la Comunicación e Información
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Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
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Markov
- 1. Nombre:RoxanaPabón Materia: Teoría de la Comunicaciónyde la Información Fecha: 23/10/2017 Con un ejemplo veremos los pasos para resolver un ejercicio de markov. Ejercicio N°1: Una empresa está considerando utilizar Cadenas de Markov para analizar los cambios en las preferencias de los usuarios por tres marcas distintas de un determinado producto. El estudio ha arrojado la siguiente estimación de la matriz de probabilidades de cambiarse de una marca a otra cada mes: Si en la actualidad la participación de mercado es de 45%, 25% y 30%, respectivamente. ¿Cuáles serán las participaciones de mercado de cada marca en dos meses más? En primer lugar, examinamos las transiciones de estados en un periodo de tiempo (1), definimos la variable aleatoria que representa la marca que adquiere un cliente cualquiera en el mes n. Dicha variable aleatoria puede adoptar los valores 1,2,3 en el mes n=0,1,2,3,.. Adicionalmente conocemos cuál es la distribución inicial (3) y la matriz de probabilidades de transición (2) en una etapa tal como se observa a continuación: Luego para conocer ladistribución de las participaciones de mercado alcabo de 2 meses (2 etapas) podemos utilizar la fórmula :
- 2. Se concluye que las cuotas de mercado (participaciones de mercado) en dos meses ha cambiado de un 45% a un 40.59%; de un 25% a un 33.91% y de un 30% a un 25.50%, para las marcas 1,2 y 3 respectivamente.