El filtrado de imágenes 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 imágenes como, por ejemplo, la detección de bordes o el reconocimiento de patrones u objetos y, por lo tanto, el ruido debe ser reducido. Del mismo modo, el aumento de la resolución y el tamaño de las imágenes nos conduce a requerimientos computacionales más altos, los cuales hemos de intentar rebajar sobre todo para aplicaciones en tiempo real o similares. 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 imágenes 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 que proponen técnicas de filtrado vectorial, son las conocidas técnicas del filtro de mediana vectorial (VMF) o el filtro direccional vectorial (VDF). Desafortunadamente, estas técnicas no se adaptan a las características locales de la imagen, lo que implica que habitualmente los bordes y detalles de las imágenes se emborronan y pierden calidad. A fin de solventar este problema, se han propuesto recientemente varios filtros vectoriales adaptativos, entre los que destacan las técnicas de peer group. En los últimos años ha aparecido la teoría de los denominados conjuntos fuzzy, borrosos o difusos (lógica, métricas y topologías), que se ha demostrado es una herramienta adecuada para el filtrado de imágenes. En la presente Tesis Doctoral las metas principales son: (i) el es / Camarena Estruch, JG. (2009). Aplicació de mètriques fuzzy en la millora computacional d'algorismes de filtratge d'imatges en color [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/4339 / Palancia

Uno de los problemas más importantes en Topología Fuzzy es obtener un concepto apropiado de espacio métrico fuzzy. Este problema ha sido abordado por muchos autores desde diferentes puntos de vista. En particular, es de gran interés la noción de métrica fuzzy sobre un conjunto que, con la ayuda de t-normas continuas, introdujeron y estudiaron George y Veeramani. En el presente trabajo hemos continuado con el estudio de estos espacios métricos fuzzy, hemos aportado nuevos ejemplos que nos ayudarán a desarrollar la teoría y hemos tratado otras cuestiones relacionadas con la convergencia, la continuidad y dos tipos de métricas fuzzy llamadas principales y fuertes. En la presente tesis, aportamos nuevos ejemplos de métricas fuzzy y en algunos casos obtenemos que las métricas fuzzy más habituales en la literatura sobre el tema, son casos particulares de las que aquí damos. Tratamos también la extensión de dos métricas fuzzy estacionarias cuando coinciden en la intersección de dos conjuntos. También hemos continuado con el estudio del concepto de p-convergencia en espacios métricos fuzzy introducido por D. Mihet, estudiando algunos aspectos relativos a él y damos una caracterización de aquellos espacios métricos fuzzy, que llamamos principales, en los que la familia de las sucesiones p-convergentes coincide con la familia de las sucesiones convergentes. Además damos un ejemplo de espacio métrico fuzzy no completable y no principal. Definimos el concepto de aplicación t-continua entre espacios métricos fuzzy, que es más fuerte que el de continuidad y revisamos algunas cuestiones referentes a este tipo de aplicaciones, obteniendo como resultado que si el espacio métrico fuzzy de partida es principal entonces las aplicaciones t-continuas coinciden con las aplicaciones continuas. En lo que respecta al capítulo de métricas fuertes, estudiamos una clase de métricas fuzzy estacionarias que incluye la clase de las ultramétricas fuzzy estacionarias. / López Crevillén, A. (2010). Métricas fuzzy. Aplicaciones al filtrado de imágenes en color [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7351 / Palancia