Tesis profesional presentada por Karla Yolanda Méndez Asencio

Licenciatura en Ingeniería en Sistemas Computacionales. Departamento de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Escuela de Ingeniería, Universidad de las Américas Puebla.

Jurado Calificador

Presidente: Dr. Fernando Antonio Aguilera Ramírez
Vocal y Director: Dr. Oleg Starostenko
Secretario: Dra. María del Pilar Gómez Gil

Cholula, Puebla, México a 17 de mayo de 2002.

Resumen

Esta tesis incluye primero un sistema en el cual podemos escoger una imagen, la sementamos mediante mx-quadtrees y de acuerdo a esa segmentación generamos una cadena que resumen el total de colores que forman la imagen en el orden de la curva de Peano.

Después lo integramos al sistema final donde se tiene la opción de subir imágenes a una Base de Datos local, donde se guardan el path de la imagen y su cadena generada. Además se pueden hacer búsquedas de imágenes, se tiene la opción de escoger una imagen que queramos buscar, entonces se va a la Base de Datos y compara la cadena de la imagen que queremos buscar con todas las almacenadas en la Base de Datos, cuando encuentra las parecidas en un 50% o más, me regresa una página que incluye al principio la imagen que queríamos buscar y abajo todas las imágenes que encontró parecidas, con su path y el porcentaje de similitud.


PALABRAS CLAVE

  • Segmentación de imágenes

  • Quadtrees

  • Mx-quadtrees

  • Servlets

  • MySQL

  • Simulación de comunicación cliente-servidor

Méndez Asencio, K. Y. 2002. Desarrrollo de herramientas para la recuperación personalizada de imágenes basándose en Mx-quadtrees. Tesis Licenciatura. Ingeniería en Sistemas Computacionales. Departamento de Ingeniería en Sistemas Computacionales, Escuela de Ingeniería, Universidad de las Américas Puebla. Mayo. Derechos Reservados © 2002.