Computational search of the lowest bound of phase information for plausible digital image reconstruction
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Resumen
Las imágenes digitales son un tema fundamental en la era de la información debido a su gran relevancia en múltiples disciplinas. Esta monografía investiga un aspecto fundamental de una imagen digital: la información de la fase. En este documento, yo muestro cómo la información de la fase tiene un rol relevante para la reconstrucción de imágenes digitales. Este experimento computacional es hecho bajo el apoyo de redes neuronales artificiales como el juez que evalúa si la reconstrucción de una imagen es plausible o no. Encuentro la mínima cantidad de información de fase para diferentes conjuntos de imágenes donde la red neuronal falla el proceso de reconocimiento. Esta cantidad mínima de información de fase es muy baja comparada con el resto de información disponible en la imagen haciendo la información de fase relevante para un proceso de reconstrucción de imágenes digitales.
Resumen
Digital images are a fundamental topic in the information era due to its relevance in multiple disciplines. This monograph investigates one fundamental aspect of a digital image: the phase information. In this document, I show how the phase information has a relevant rol for digital image reconstruction. This computational experiment is made under the support of artificial neural networks as the judge who evaluates if the reconstruction of an image is plausible or not. I find the minimal amount of phase information for different sets of images where the neural network fails the recognition process. This minimal amount of phase information is very low compared to the rest of information available in the image making the phase information relevant for a digital images reconstruction process.