[ca] Un objectiu molt perseguit per investigadors en el món del processament de la imatge és el reconeixement automàtic d'entitats semàntiques en una imatge digital (objectes, persones, ...). Moltes de les entitats semàntiques que es volen reconèixer de forma automàtica tenen zones similars i/o simètriques. Per tant, saber si dues zones d'una imatge són similars o simètriques podria ajudar en els algoritmes de reconeixement automàtic d'aquestes entitats. L'objectiu d'aquest projecte és donar una mesura de similitud i una mesura de simetria entre regions, per tal que es pugui aprofitar per al reconeixement automàtic d'entitats semàntiques. En primer lloc es va buscar informació sobre les diverses maneres de mesurar la similitud i la simetria. Després de la investigació es va decidir utilitzar quatre característiques que permetrien analitzar les regions de les imatges: la Compactació, l'Excentricitat, la Solidesa i els Descriptors de Fourier. Es va buscar i programar el càlcul d'aquestes característiques. Es va determinar i programar una distància entre cada una de les característiques i es va utilitzar aquesta distància per generar una mesura de similitud i una mesura de simetria. Es van buscar imatges tant artificials (creades per computador) com reals, es van separar en regions i es va utilitzar el càlcul de similitud i simetria en totes les parelles de regions. Finalment, es van analitzar els resultats i es va poder generar les mesures de similitud i de simetria utilitzant les característiques estudiades. Les mesures de similitud i simetria permeten obtenir uns bons resultats (tot i no ser uns resultats perfectes) ja que discriminen moltes de les regions que no són similars o simètriques a la vegada que regions similars o simètriques tenen valors baixos en les mateixes mesures.

[es] Uno de los objetivos más deseados por los investigadores en el mundo del procesamiento de la imagen es el reconocimiento automático de entidades semánticas en una imagen digital (objetos, personas, etc.). Muchas de las entidades semánticas que se quieren reconocer de forma automática tienen zonas similares y/o simétricas. Saber si dos zonas de una imagen son similares o simétricas podría ayudar en los algoritmos de reconocimiento automático de dichas entidades. El objetivo de este proyecto es dar una medida de similitud i una medida de simetría entre regiones, que se pueda utilizar para el reconocimiento automático de entidades semánticas. En primer lugar se buscó información sobre las distintas formas de medir la similitud y la simetría. Después de la investigación se decidió utilizar cuatro características con las que analizar las regiones de las imágenes: la Compactación, la Excentricidad, la Solidez y los Descriptores de Fourier. Se buscó y programó el cálculo de dichas características. Se determinó y programó una distancia para cada una de las características y se utilizó la distancia para generar una medida de similitud y una medida de simetría. Se buscaron imágenes artificiales (creadas por ordenador) así como imágenes reales, se separaron en regiones y se usó el cálculo de similitud y de simetría en todos los pares de regiones. Finalmente, se analizaron los resultados y se pudieron generar las medidas de similitud y de simetría utilizando las características estudiadas. Las medidas de similitud y de simetría dan buenos resultados (aunque no son unos resultados perfectos) ya que permiten discriminar muchas de las regiones que no son similares o simétricas a la vez que se obtienen valores bajos en las medidas de regiones similares o simétricas.