En los últimos años se ha desarrollado una teoría matemática que permite generalizar algunas teorías matemáticas clásicas: hiperespacios, espacios de funciones, topología algebraica, etc. Este hecho viene motivado, en parte, por ciertos problemas de análisis funcional, concentración de medidas, sistemas dinámicos, teoría de las ciencias de la computación, matemática económica, etc. Esta tesis doctoral está dedicada al estudio de algunas de estas generalizaciones desde un punto de vista no simétrico. En la primera parte, estudiamos el conjunto de funciones semi-Lipschitz; mostramos que este conjunto admite una estructura de cono normado. Estudiaremos diversos tipos de completitud (bicompletitud, right k-completitud, D-completitud, etc), y también analizaremos cuando la casi-distancia correspondiente es balanceada. Además presentamos un modelo adecuado para el computo de la complejidad de ciertos algoritmos mediante el uso de normas relativas. Esto se consigue seleccionando un espacio de funciones semi-Lipschitz apropiado. Por otra parte, mostraremos que estos espacios proporcionan un contexto adecuado en el que caracterizar los puntos de mejor aproximación en espacios casi-métricos. El hecho de que varias hipertopologías hayan sido aplicadas con éxito en diversas áreas de Ciencias de la Computación ha contribuido a un considerable aumento del interés en el estudio de los hiperespacios desde un punto de vista no simétrico. Así, en la segunda parte de la tesis, estudiamos algunas condiciones de mejor aproximación en el contexto de hiperespacios casi-métricos. Por otro lado, caracterizamos la completitud de un espacio uniforme usando la completitud de Sieber-Pervin, la de Smyth y la D-completitud de su casi-uniformidad superior de Hausdorff-Bourbaki, definida en los subconjuntos compactos no vacíos. Finalmente, introducimos dos nociones de hiperespacio casi-métrico fuzzy. / Sánchez Álvarez, JM. (2009). Semi-lipschitz functions, best approximation, and fuzzy quasi-metric hyperspaces [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/5769 / Palancia

El filtrado de imagen es una tarea fundamental para la mayoría de los sistemas de visión por computador cuando las imágenes se usan para análisis automático o, incluso, para inspección humana. De hecho, la presencia de ruido en una imagen puede ser un grave impedimento para las sucesivas tareas de procesamiento de imagen como, por ejemplo, la detección de bordes o el reconocimiento de patrones u objetos y, por lo tanto, el ruido debe ser reducido. En los últimos años el interés por utilizar imágenes en color se ha visto incrementado de forma significativa en una gran variedad de aplicaciones. Es por esto que el filtrado de imagen en color se ha convertido en un área de investigación interesante. Se ha observado ampliamente que las imágenes en color deben ser procesadas teniendo en cuenta la correlación existente entre los distintos canales de color de la imagen. En este sentido, la solución probablemente más conocida y estudiada es el enfoque vectorial. Las primeras soluciones de filtrado vectorial, como por ejemplo el filtro de mediana vectorial (VMF) o el filtro direccional vectorial (VDF), se basan en la teoría de la estadística robusta y, en consecuencia, son capaces de realizar un filtrado robusto. Desafortunadamente, estas técnicas no se adaptan a las características locales de la imagen, lo que implica que usualmente los bordes y detalles de las imágenes se emborronan y pierden calidad. A fin de solventar este problema, varios filtros vectoriales adaptativos se han propuesto recientemente. En la presente Tesis doctoral se han llevado a cabo dos tareas principales: (i) el estudio de la aplicabilidad de métricas difusas en tareas de procesamiento de imagen y (ii) el diseño de nuevos filtros para imagen en color que sacan provecho de las propiedades de las métricas difusas y la lógica difusa. Los resultados experimentales presentados en esta Tesis muestran que las métricas difusas y la lógica difusa son herramientas útiles para diseñar técnicas de filtrado, / Morillas Gómez, S. (2007). Fuzzy metrics and fuzzy logic for colour image filtering [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1879 / Palancia