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La presente tesis esta enmarcada en el area de vision por computador y en ella se realizan aportaciones encaminados a resolver el problema de segmentar automaticamente objetos en imagenes de escenas adquiridas en entornos donde se esta realizando actividad, es decir, aparece movimiento de los elementos que la componen, y con iluminacion variable o no controlada. Para llevar a cabo los desarrollos y poder evaluar prestaciones se ha abordado la resolucion de dos problemas distintos desde el punto de vista de requerimientos y condiciones de entorno. En primer lugar se aborda el problema de segmentar e identificar, los codigos de los contenedores de camiones con imagenes tomadas en la entrada de un puerto comercial que se encuentra ubicada a la intemperie. En este caso se trata de proponer tecnicas de segmentacion que permitan extraer objetos concretos, en nuestro caso caracteres en contenedores, procesando imagenes individuales. No solo supone un reto el trabajar con iluminacion natural, sino ademas el trabajar con elementos deteriorados, con contrastes muy diferentes, etc. Dentro de este contexto, en la tesis se evaluan tecnicas presentes en la literatura como LAT, Watershed, algoritmo de Otsu, variacion local o umbralizado para segmentar imagenes en niveles de gris. A partir de este estudio, se propone una solucion que combina varias de las tecnicas anteriores, en un intento de abordar con exito la extraccion de caracteres de contenedores en todas las situaciones ambientales de movimiento e iluminacion. El conocimiento a priori del tipo de objetos a segmentar nos permitio disenar filtros con capacidad discriminante entre el ruido y los caracteres. El sistema propuesto tiene el valor anadido de que no necesita el ajuste de parametros, por parte del usuario, para adaptarse a las variaciones de iluminacion ambientales y consigue un nivel alto en la segmentacion e identificacion de caracteres.

Study of segmentation and identification techniques applied to environments with natural illumination and moving objects