Title: Dataset
Date: 2023-07-18
Category: Page
Ordinal: 002

Para la creación del dataset se utilizó una base de datos, la cual contiene aproximadamente 100 imágenes.

Se realizaron procesos de data augmentation, realizando cruces de las imágenes aplicandoles una edición digital.

Para esto, elegimos una imágen en la cual, se decidió cortar una sección, a través de una máscara y se pegó en las otras 99 imágenes.

<figure id="figref-mascara-1">
<img src="../images/Mask.png" width="400">
<figcaption><strong>Figure 1:</strong>  Máscara seleccionada a croppear de la imágen 2.
  </figcaption>
</figure><hr>

El proceso realizado, fue el siguiente:

Abrimos las imágenes del dataset, guardandolas con una calidad determinada.
<figure id="figref-im-1">
<img src="../images/Im_1_first_compression.jpg" width="400"/>
<figcaption>
<strong>Figure 2:</strong> Imágen original sin edición, guardada con una compresion de 75.
</figcaption>
</figure><hr>


Posteriormente, se realizó la superposición de la sección cortada en la imágen, en una posición aleatoria y se guardó con una calidad distinta.
<figure id="figref-im-1-edited">
<img src="../images/edited_im_1.jpg" width="400"/>
<figcaption>
<strong>Figure 3:</strong> Imágen editada, guardada con una compresion de 70.
</figcaption>
</figure><hr>

Lo siguiente que se realizó fue el guardado de la máscara en la sección dónde fue insertada la imágen, ya que de esta forma, logramos tener las regiones para posteriormente realizar el análisis de performance de acierto del algoritmo.
<figure id="figref-im-1-mask">
<img src="../images/Mask_Im_1.png" width="400"/>
<figcaption>
<strong>Figure 4:</strong> Imágen de la máscara donde fue pegada la sección croppeada
</figcaption>
</figure><hr>

De esta forma, generamos el efecto DQ en las imágenes, con una edición en un lugar aleatorio.