Teoría de Wavelets aplicada a fusión de imágenes

M. VALENTE, F. MALANO

Cordoba, Argentina

Jornada; Jornada Encuentro de Jóvenes investigadores en Neurociencias de Córdoba; 2009

Universidad Nacional de Córdoba

  Es sabido que el análisis de Fourier resulta de gran utilidad al momento de descomponer una señal estacionaria. No obstante, este método no devuelve información acerca del momento en el cual ocurren eventos en una señal no estacionaria. Para subsanar este problema, se define una nueva familia de funciones, denominadas Wavelets, sobre las cuales se realiza la descomposición. Dichas funciones son temporalmente acotadas, de manera que la señal original se divide en “ventanas” de tiempo sobre las cual se aplica el análisis. De esta manera, el análisis mediante Wavelets contiene información acerca de las frecuencias componentes de la señal y del tiempo en el cual ocurren los eventos, obteniendo así un desarrollo más completo de la información contenida en dicha señal. Dado que las imágenes pueden ser pensadas como señales bidimensionales, toda la teoría existente acerca del desarrollo mediante Wavelets puede ser aplicada a las mismas. Numerosas son las posibilidades de aplicación, entre ellas se encuentra la fusión de imágenes obtenidas mediante diferentes sistemas de diagnóstico médico.