[ca] Les imatges no sempre són obtingues en òptimes condicions. Contrast, rang dinàmic o il·luminació poden ser factors que facin no possible la obtenció de tota la informació del món real. Diverses tècniques treballen en aquesta àrea per intentar millorar la qualitat de la informació que podem obtenir de les imatges. La millora del contrast és una de les tècniques més comunes en el pre-processat d'imatges per resoldre aquest tipus de problemes. El procés més habitual per aconseguir millorar el contrast de les imatges és l'equalització de l'histograma. Utilitzant aquesta equalització sorgeix el problema de que no només el senyal útil és amplificat, el soroll també queda amplificat. Establir un procés de filtrat pas-baix és una manera efectiva per eliminar el soroll generat i obtenir una millora del contrast de gran qualitat amb una quantitat de soroll reduït. A pesar d'això, s'ha d'anar amb compte per no eliminar informació important de la imatge. Per tant, un bon algorisme de classificació de píxels és necessari per eliminar el soroll sense destruir la imatge. Diferents mètodes de classificació s'han presentat durant els anys. En aquesta tesi, una millora d'un d'aquests mètodes és proposada. El seu objectiu és actuar sobre imatges amb un gradient severament degradat. Una primera classificació dels píxels és feta, basada en la informació estadística de els valors en la escala de grisos de la imatge. Després d'una primera classificació, l'agrupació de píxels és corregida posant un llindar sobre els valors del gradient per obtenir una classificació final. Aquests grups divideixen la imatge en dues regions: homogènia i no homogènia. Un conjunt de màscares son generades a partir d'aquests grups, les quals son utilitzades pels filtres per eliminar el soroll i protegir el senyal útil. Els resultats de les simulacions, els quals són subjectius segons l'observació, demostren una millor protecció en els contorns dels objectes a les imatges, cosa que porta a un millor reconeixement d'objectes i canvis en la imatge. Després de la presentació de l'algorisme, una implementació sobre FPGA és proposada utilitzant codi VHDL. El sistema s'ha dividit en 3 grans blocs, segons les principals funcionalitats dels sistema: equalització de la imatge, classificació dels píxels i filtratge selectiu. Cadascú d'aquests blocs principals també ha estat dividit en blocs més petits amb funcionalitats més específiques, utilitzant la metodologia top-down bottom-up.

[es] Las imágenes no siempre se obtienen en condiciones optimas. Contraste, rango dinámico o iluminación pueden ser factores que hagan no posible la obtención de toda la información del mundo real. Distintas técnicas trabajan en esta área para intentar mejorar la calidad de la información que podemos obtener de las imágenes. La mejora del contraste es una de las técnicas más comunes en el pre-procesado de imágenes para resolver este tipo de problemas. El proceso más común para conseguir mejorar el contraste de las imágenes es la ecualización del histograma. Utilizando esta ecualización surge el problema de que no sólo la señal útil es amplificada, el ruido también queda amplificado. Establecer un proceso de filtrado paso-bajo es una manera efectiva para eliminar el ruido generado i obtener una mejora del contraste de gran calidad con una cantidad de ruido reducido. A pesar de esto, se debe ir con cuidado para no eliminar información importante de la imagen. Por lo tanto, un buen algoritmo e clasificación de píxeles es necesario para eliminar el ruido sin destruir la imagen. Diferentes métodos de clasificación se han presentado a través de los años. En esta tesis, una mejora de uno de estos métodos es propuesta. Su objetivo es actuar sobre imágenes con un gradiente severamente degradado. Una primera clasificación de los píxeles es hecha, basada en la información estadística de los valores en la escala de grises de la imagen. Después de una primera clasificación, la agrupación de píxeles es corregida, estableciendo un lindar sobre los valores del gradiente para obtener una clasificación final. Estos grupos dividen la imagen en dos regiones: homogénea i no homogénea. Un conjunto de mascaras son generadas a partir de estos grupos, los cuales son utilizados por los filtros para eliminar el ruido y proteger la señal útil. Los resultados de las simulaciones, los cuales son subjetivos según la observación, demuestran una mejor protección en los contornos de los objetos en las imágenes, cosa que lleva a un mejor reconocimiento de objetos y cambios en la imagen. Después de la presentación del algoritmo, una implementación sobre FPGA es propuesta utilizando código VHDL. El sistema se ha dividido en 3 grandes bloques, según las principales funcionalidades del sistema: ecualización de la imagen, clasificación de los píxeles i filtrado selectivo. Cada uno de estos bloques principales también ha estado dividido en bloques más pequeños con funcionalidades más específicas, utilizando la metodología top-down bottom-up.