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 # PROCESAMIENTO DE IMAGENES DE MORRONES
 
 [Página web del proyecto](http://timag-2023.pages.fing.edu.uy/proyecto-final) 
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 [Repositorio del proyecto](https://gitlab.fing.edu.uy/timag-2023/proyecto-final/) 
 
 
 Este es el repositorio del proyecto de procesamiento de imágenes adulteradas a través del metodo DQ.
 Este proyecto utiliza el análisis de la doble cuantizacion para detectar ediciones digitales. 
 
-Utilizando diversos algoritmos, se logra madurar los morrones haciendo que queden sanos y atractivos para el consumidor. 
-
-En la figura se puede ver los morrones  antes y despues de procesar.
+Se realizó la implementación en Python del <a href="../images/DQ.pdf">método descrito en una publicación académica de Z. Lin et al [1]</a>
 
-<figure>
-  <img src="" width="200">
-  <img src="" width="200">
-  <figcaption>
-  Izquierda: Antes de procesar, Derecha: Luego del procesamiento.
+<figure id="figref-ejemplo_intro">
+<img src="../images/ejemplo_intro.png" width: 100%; height: auto/>
+<figcaption><strong>Figura 1:</strong>  Izquierda: Imagen falsificada, Centro: Mascara, Derecha: mapa de calor de la detección.
   </figcaption>
-</figure>
+</figure><hr>
 
 Se utilizan las bases de datos una base de datos de imágenes inadulterads, la cual contiene aproximadamente 100 imágenes y a partir de ahí se realizaron procesos de data augmentation, realizando cruces de las imágenes aplicandoles una edición digital que pueden descargarse de [Dataset](https://drive.google.com/drive/folders/1UFL5cruqLj1PiWfkzYuFdUApLwJ44RXu?usp=drive_link)
 
@@ -30,8 +28,10 @@ En el directorio **content** pueden verse ejemplos de las imágenes de esas base
 
 En la carpeta **src** se encuentra el código desarrollado en el proyecto.  
 Los principales resultados pueden verse en el notebook:
+[Notebook](https://gitlab.fing.edu.uy/timag-2023/proyecto-final/-/raw/main/content/notebooks/Proyecto_Timag.ipynb)
+
 
 ```
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-Se tiene una breve guía de la creación de la página web en [_/page_conf/README.md_](./page_conf/README.md).
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