Mejora Eficiente de la Luminosidad en Imágenes del Cerebro Humano utilizando Redes Neuronales Pulso-Acopladas

Resumen

Las imágenes digitales son ampliamente utilizadas en el área de medicina, pero éstas pueden ser degradadas por diversos factores. Las imágenes degradadas en su luminosidad generan un problema para su correcto análisis, ya que tienen un rango dinámico corto y bajo contraste. La necesidad de obtener imágenes de buena calidad y la tendencia del aumento de la resolución de las imágenes, exigen nuevas técnicas para resolver este problema en menor tiempo, por eso es necesario buscar paradigmas que puedan aprovechar el cómputo en paralelo como los son las Redes Neuronales Artificiales Pulso-Acopladas. En este trabajo se propone e implementan dos métodos basados en el Modelo de Intersección Cortical para mejorar la luminosidad en imágenes médicas del cerebro humano. La experimentación realizada muestra que los métodos propuestos son altamente competitivos.