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Resumen
Este artículo aborda la Transformada de Fourier y su aplicación en la modelación como conceptos relevantes para la matemática y las ciencias aplicadas. Para ello, se abordan diversos teóricos (Serrano; 2005, Alro y Skovsmose; 2004, Beyer; 1994 y Pimm; 1999) sobre el tema que aquí se desarrolla. Partiendo de la ejemplaridad y la interdisciplinariedad, se muestra el procesado digital de imágenes de descarga eléctrica y la transformada de Fourier. Como conclusiones se tienen que la Inversa de la Transformada de Fourier para el filtrado o eliminación de ruido de la imagen y la correlación digital se realiza aplicando la transformada de Fourier. La modelación matemática es un proceso fundamental en la actividad de aprendizaje científico-tecnológico para abordar problemas del contexto real práctico y además transformar cualitativamente los procesos de enseñanza en el ámbito de las ciencias aplicadas. Se hace énfasis en el hecho didáctico de que la Transformada de Fourier no es una teoría aislada sino de vital importancia y aplicabilidad en el campo científico y tecnológico.
Citas
Alro, H. y Skovsmose, O. (2004). Dialogue and learning in mathematics education. Intention, reflection, critique. Edición Kindle.
Beyer, W. (1994). El discurso y el lenguaje matemáticos en el contexto del aula. Trabajo de grado de maestría no publicado. Universidad Pedagógica Experimental Libertador. Instituto Pedagógico de Caracas, Caracas.
Fernández. D. M., Mejía. K. P., Peña. J.M., Torres (2003). Diseño y desarrollo de un sofware para la discriminación e Identificación de Macérales en muestras de Carbón empleando procesamiento Digital de Imagen y correlación digital. Rev. Col. 35(2).
Gonzalez, R.C., y Wintz P. (1997). Digital Image Processing, Ed. Addison-Wesley. http://sdeuoc.ac.in/sites/default/files/sde_videos/Digital%20Image%20Processing%203rd%20ed.%20-%20R.%20Gonzalez%2C%20R.%20Woods-ilovepdf-compressed.pdf
Goodman, J.W. (1968), Introduction to Fourier optics, McGraw-Hill.
Gualdrón, O. (2000). Notas de clase. Universidad Industrial de Santander
Mejía. J. (2004). Apuntes de “Procesamiento Digital de Imágenes”. Universidad Autónoma De San Luis Potosí. https://docplayer.es/11449871-Jose-ramon-mejia-vilet-area-de-computacion-e-informatica.html
Mereles, L. (2012). Preprocesamiento de imágenes digitales a través de su Transformada de Fourier. http://lcr.uns.edu.ar/fvc/NotasDeAplicacion/FVC-Leonardo%20Mereles.pdf
Ohta, Y., Kanade, T., Sakai., T. (1980). Color Information for Region Segmentation, publicado en Computer Graphics and Image Processing. Journal Article, Computer Graphics and Image Processing, 13(3), 222-241. https://www.ri.cmu.edu/pub_files/pub4/ohta_y_1980_1/ohta_y_1980_1.pdf
Pimm, D. (1999). El lenguaje matemático en el aula. Morata.
Serrano, W. (2005). La alfabetización matemática. En: D. Mora (Coord.), R. Becerra, C. Rossetti, W. Serrano, W. Beyer, L. Millán, G. Vernaez, Y. Serres, E. Reverand y A. Rojas, Didáctica crítica, educación crítica de las matemáticas y etnomatemática. Perspectivas para la transformación de la educación matemática en América Latina (pp. 243-276). Bolivia-Venezuela: GIDEM- Campo Iris.