El integral de Riemann-Lebesgue de multifunciones de intervalo-valores
Autores: Costarelli, Danilo; Croitoru, Anca; Gavrilu, Alina; Iosif, Alina; Sambucini, Anna Rita
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
El integral de Riemann-Lebesgue de multifunciones de intervalo-valores
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Integrabilidad de Riemann-Lebesgue
Multifunciones de valores de intervalo
Procesamiento de imágenes
Codificación de imágenes fractales
Compresión de imágenes
Algoritmo de detección de bordes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
Estudiamos la integrabilidad de Riemann-Lebesgue para multifunciones valuadas en intervalos en relación con un conjunto multifunción valuado en intervalos. Se obtienen algunas propiedades clásicas de la integral, como la monotonía, la continuidad del orden, la variación acotada, la convergencia. Se presenta una aplicación de multifunciones valuadas en intervalos al procesamiento de imágenes con el propósito de ilustración; se da un ejemplo en el caso de codificación de imágenes fractales para compresión de imágenes, y para algoritmo de detección de bordes. En estos contextos, la modelización de la imagen como una multifunción valuada en intervalos es crucial ya que permite tener en cuenta la presencia de errores de cuantización (como el llamado error de redondeo) en el proceso de discretización de una señal visual analógica del mundo real en una señal digital discreta.
Descripción
Estudiamos la integrabilidad de Riemann-Lebesgue para multifunciones valuadas en intervalos en relación con un conjunto multifunción valuado en intervalos. Se obtienen algunas propiedades clásicas de la integral, como la monotonía, la continuidad del orden, la variación acotada, la convergencia. Se presenta una aplicación de multifunciones valuadas en intervalos al procesamiento de imágenes con el propósito de ilustración; se da un ejemplo en el caso de codificación de imágenes fractales para compresión de imágenes, y para algoritmo de detección de bordes. En estos contextos, la modelización de la imagen como una multifunción valuada en intervalos es crucial ya que permite tener en cuenta la presencia de errores de cuantización (como el llamado error de redondeo) en el proceso de discretización de una señal visual analógica del mundo real en una señal digital discreta.