[es] En el procesamiento de múltiples imágenes, aprovechar la semántica es esencial para operaciones basadas en el contenido y garantizar la consistencia entre imágenes. Esto presenta desafíos en la obtención rápida de datos semánticos de alta precisión, adaptar la información semántica a diferentes tareas y mantener la consistencia en los resultados. Esta tesis aborda estos desafíos a través de varios enfoques: Segmentación semántica adaptable: Introducimos un marco flexible para entrenar modelos de segmentación semántica con destilación de conocimientos, lo que permite una rápida adaptación entre los compromisos de precisión y eficiencia. Para mejorar aún más la precisión de los modelos compactos, se introduce supervisión de contornos para obtener mejores detalles de los límites de los objetos. Integración semántica en la recoloración: Exploramos la integración de características semánticas en la recolorización de imágenes basado en paletas para mejorar la consistencia del color en múltiples imágenes. Además, proponemos introducir características de nombres de colores en la armonización del color. Demostramos que la integración de semántica mejora la consistencia y armonía del color de la imagen, produciendo mejores efectos visuales perceptuales. Análisis del impacto temporal: Investigamos el impacto de la información temporal en la calidad de restauración de múltiples imágenes, destacando el compromiso entre percepción y distorsión y la importancia de la alineación. Demostramos que el compromiso entre percepción y distorsión todavía existe al introducir información temporal, y que la falta de alineación empeora tanto la percepción como la distorsión. Nuestro análisis proporciona una referencia para diseñar algoritmos de restauración de múltiples fotogramas y estrategias de filmación potenciales. Cada enfoque contribuye a superar los desafíos de aprovechar la información semántica en el procesamiento de múltiples imágenes, para mejorar tanto la eficiencia como la efectividad en diversas aplicaciones de procesamiento de imágenes.

[ca] En el processament de múltiples imatges, l'aprofitament de la informació semàntica és essencial per a operacions conscients del contingut i per assegurar la consistència entre les imatges. Tanmateix, això presenta desafiaments en obtenir dades semàntiques d'alta precisió ràpidament, adaptar la informació semàntica a diferents tasques i mantenir la consistència en els resultats del processament. Aquesta tesi aborda aquests desafiaments mitjançant diversos enfocaments proposats: Segmentació semàntica adaptable: Introduïm un marc flexible per a l'entrenament de models de segmentació semàntica amb destil·lació de coneixements, permetent una adaptació ràpida entre els compromisos de precisió i eficiència. Per millorar encara més la precisió dels models compactes, s'introdueix supervisió de contorns per obtenir millors detalls dels límits dels objectes. Integració semàntica en la recolorització: Explorem la integració de característiques semàntiques en la recolorització múltiples imatges. A més, proposem introduir característiques de noms de colors en l'harmonització del color. Demostrem que la integració de la semàntica millora la consistència i harmonia del color de la imatge, produint millors efectes visuals perceptius. Anàlisi de l'impacte temporal: Investiguem l'impacte de la informació temporal en la qualitat de restauració de múltiples imatges, destacant el compromís entre percepció i distorsió i la importància de l'alineació. Demostrem que el compromís entre percepció i distorsió encara existeix en introduir informació temporal, i que l'alineació empitjora tant la percepció com la distorsió. La nostra anàlisi proporciona una referència per dissenyar algoritmes de restauració de múltiples fotogrames i estratègies de filmació potencials. Cada enfocament contribueix a superar els desafiaments de l'aprofitament de la informació semàntica en el processament de múltiples imatges, amb l'objectiu de millorar tant l'eficiència com l'eficàcia en diverses aplicacions.