Segmentación de imágenes de color empleando el espacio de escala gaussiano

RESUMEN: La visión por computador trata con el problema de encontrar interpretaciones o descripciones significativas a partir de datos visuales y se pueden pensar tres preguntas que conduzcan a la interpretación significativa de los mismos. ¿Cuál es la información relevante de la imagen? ¿Cómo debe extraerse la información relevante de los datos censados? ¿Qué medidas o características pueden obtenerse de la información extraída? Este trabajo pretende responder a la segunda pregunta, así como de identificar desde la imagen qué objetos están en el mundo y donde están en él. Se recurre a la representación en el espacio de escala para el análisis de los datos en diferentes niveles de la imagen y se propone una metodología de segmentación basada en la relación de cada uno de los píxeles con su vecindario. Los espacios de escala son reducciones sucesivas de características de la imagen que permiten identificar las propiedades más significativas de la misma, aplicando un filtro Gaussiano cuyos parámetros son variados a medida que la escala aumenta. Para las pruebas se emplearon imágenes de café y los resultados muestran regiones más completas con respecto a las técnicas de segmentación de crecimiento de regiones y SCT debido a la influencia del filtrado sucesivo. Este trabajo se desarrolló con apoyo del proyecto de investigación MODELADO DE SUPERFICIES DE FORMA LIBRE.

• Autores: Guerrero González, Neil; Prieto Ortiz, Flavio Augusto; Boulanger, Pierre
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2006
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/35436
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/35436; https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistagti/article/view/1939
• Palabra clave: Archivos de imágenes; Image archives; Análisis de información; Information analysis; Procesamiento de imágenes; Image processing; Visión por computador; Computer vision; Filtro Gaussiano; Espacios de escala
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/