Porcentaje de diferencia entre dos imagenes en modelo RGB de 24 bits

Estimados

Les comparto nuevo material espero que les sea de utilidad al procesar imagenes.

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Simulación Numérica.

Nombre: Galindo Cárdenas Enrique
Tarea del tema: Simulación Numérica

Para poder aterrizar los datos que se obtienen de las fuentes de información es necesario pasarlos a una forma matemática, para así poder realizar una simulación numérica que pueda ser programable con el fin de colocar el proceso dentro de una supercomputadora.

La simulación numércia se define como una técnica de modelos lógicos-matemáticos para describir el comportamiento de un sistema. Dentro de las aplicaciones de la simulación numérica existen las predicciones cuantitativas, la comparación de alternativas, identificación de parámetros críticos, la mejora del entendimiento del fenómeno y la posibilidad de experimentación en situaciones con poca información.

Generalmente este método se utiliza cuando se requiere analizar un proceso estocástico que como su nombre lo indica son procesos al azar y se implementa también cuando existen problemas matemáticos determinísticos difíciles de resolver.

Para llevar a cabo una simulación numérica se necesita como obligatoriedad definir el problema para determinar sus características de comportamiento y de valores constantes y cambiantes, enseguida se establece un plan estudio y la formulación de un modelo matemático, esto conlleva desde la capacitación de los investigadores hasta la construcción de un modelo matemático sólido, pero para estar seguros de que este funciona hay que validarlo y hacer pruebas.
Después se hace el diseño de los experimentos donde se definen entradas, salidas y funciones de programación, así como implementan los programas previamente definidos para el tipo de simulación, para que al final se obtenga la simulación como tal y los resultados esperados.

Como todo método tiene sus ventajas y desventajas, dentro de sus ventajas están:

1. No es costoso.
2. Es confiable la predicción a la que se llega.
3. Tiempo mucho menor.
4. Es flexible al manejo de información.
5. Ayuda a la experimentación.
6. A veces es la única opción.
7. No existe destrucción o invasión en el fenómeno real.

Pero las desventajas son:

1. Se requiere de mucho recurso computacional.
2. Conocimientos sólidos de lenguajes de programación.
3. Lleva tiempo el desarrollo del modelo.
4. A veces no se dan soluciones óptimas a un problema.

Software de Visualización

Este tema es muy interesante, sobre todo porque permite realizar y analizar objetos en 2D y 3D. De esta área de investigación surge lo que ahora vemos en las pantallas en 3D de cine, televisión y computadoras, las películas con sus efectos especiales y muchas otras aplicaciones.

Este documento contiene sólo algunos de los programas más utilizados para visualización científica.

Gráficos Dinámicos – Caso de Estudio ViSta

Para la Investigación Científica existen un sin numero de apliaciones que permiten realizar gráficos complejos en tiempo real para el análisis de comportamiento de sistemas, su función principal es realizar por medio de filtros específicos y/o programables una representación gráfica de las variables que se procesan en la entrada, en la función y en la salida de un sistema.

Procesamiento de Imágenes – Código JAVA

Cuando me dejaron realizar un trabajo de investigación sobre el Procesamiento de Imágenes, lo primero que pensé fue en el origen de las imágenes creadas por el ser humano, por eso este artículo empieza un poco con otro tema que no tiene mucho que ver.

El código JAVA que dejo disponible tiene algunos errores que corregí después, el problema consiste en que no muestra el histograma de la imagen actual sino el anterior, pero aún así les ayudará mucho al iniciar la programación con imagenes.

 

 

Si pueden comenten. Gracias.