Procesamiento Senal

INTRODUCCION

La Transformada de Fourier es una herramienta matemática que tiene un uso muy amplio en lo referente al tratamiento digital de señales, se encuentra implementada bajo la forma de dispositivos electrónicos de reconocimiento de voz e imagen; puede ser aplicada a varios campos como análisis espectral, ecuaciones diferenciales, resolución de problemas elásticos estacionarios y dinámicos, etc.

En el transcurso del curso de procesamiento digital de señales hemos avanzado hasta lograr alcanzar algunos de los objetivos propuestos por los diferentes puntos que hemos realizado, asi que esperamos que la solución de estos sea adecuada para demostrar que lo obtenido es lo solicitado dentro de los lineamientos sugeridos por el tutor.

OBJETIVOS

• Realizar los ejercicios propuestos mediante el uso de las herramientas apropiadas y ubicando en espacio apropiado cada respuesta correspondiente.

• Analizar en forma grupal dando los mejores aportes y con una gran colaboración de los compañeros para entregar el producto en el tiempo estipulado.

• Utilizar los buscadores, documentos, modulo y demás elementos que faciliten la solución de los ejercicios.

• Cumplir a cabalidad con las actividades propuestas por el tutor y de esta manera afianzar los conocimiento ya adquiridos atraves la interacción con el modulo.

1) Consulta

Ingresar en la biblioteca virtual de la UNAD (http://www.unad.edu.co/biblioteca/) y encontrar el artículo “Representación paramétrica de la transformada de Fourier de tejidos textiles”. Deben aportar al foro luego de realizar la lectura, dando su opinión al respecto. Finalmente realizan un resumen con las respectivas conclusiones de todos los integrantes sobre la lectura realizada.

REPRESENTACIÓN PARAMÉTRICA DE LA TRANSFORMADA DE FOURIER DE TEJIDOS TEXTILES

Este artículo nos da a conocer una de las aplicaciones que se le puede dar a la Transformada de Fourier, analizando y observando la robustez y reproducibilidad del tejido, permitiendo medir características propias del tejido textil, como su grosor y la densidad del hilo.

De acuerdo a lo anterior, la Transformada de Fourier, puede ser de gran ayuda en diferentes disciplinas ya que puede ser usada como técnica en análisis comparativo de fibras textiles, obteniendo espectros característicos de la estructura molecular del compuesto de la fibra textil.

Adicionalmente, la segmentación de una imagen texturizada y el reconocimiento de objetos es algo complicado para llevar a cabo en aplicaciones de visión por computadora, dado que las diferencias en el nivel de gris medio, o en el color, no siempre son suficientes para segmentar la imagen, por lo que es importante obtener aspectos importantes como la energía de la Transformada de Fourier, la cual permite una extracción del rasgo del textil.

En la actualidad, el avance de la tecnología ha sido tan vertiginoso que en la actualidad existen en el mercado sistemas de adquisición de imágenes de alta resolución (cámaras digitales, entre otros), las cuales permiten trabajar y manipular las imágenes desde la computadora. Pero la tecnología no ha logrado obtener los mismos resultados que el ojo humano, ya que este, es capaz de reconocer cerca de 10000 intensidades de un mismo color, mientras que una cámara digital, hasta el momento, es capaz de reconocer 256 intensidades. Por esto, la Transformada de Fourier se convierte en una herramienta fundamental en el procesamiento digital de imágenes, ya que se pueden lograr diferentes intensidades del color analizando y trabajando con los resultados espectrales que proporciona la Transformada de Fourier

Buenas noches profesor y compañeros me pareció una lectura muy importante ya que en esta entendemos en realidad para que nos sirve la llamada serie de Fourier que aplicaciones podemos tener. En el caso de la implementación tejidos textiles podemos darnos cuenta cuales son los coeficientes de Fourier el tipo repeticiones y variaciones que tienen las imágenes que tenemos del tejido.

Gracias a esas tomas de imagines que se han de los espectros de luz podemos saber en muchísimo menor tiempo y con margen de error muy mínimo como lo vimos en la lectura podemos saber el grosor la textura el tipo de tejido.

En conclusión esta herramienta es muy esencial para analizar elementos que tengan repetitibilidad variable en el tiempo.

Este trabajo propone una posible forma de obtener la clasificación de

distintos tipos de textiles, partiendo de la naturaleza periódica de las

imágenes de estos y el uso de distintas herramientas matemáticas que

nos permitan estandarizar características particulares de cada clase de

tejido permitiendo así la fácil categorización para aplicaciones

principalmente industriales.

Teniendo como característica

...