Image segmentation integrating colour, texture and boundary information
Xavier Muñoz Pujol · TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) · 2003
La tesis se centra en la Vision por Computador y, mas concretamente, en la segmentacion de imagenes, la cual es una de las etapas basicas en el analisis de imagenes y consiste en la division de la imagen en un conjunto de regiones visualmente distintas y uniformes considerando su intensidad, color o textura. Se propone una estrategia basada en el uso complementario de la informacion de region y de frontera durante el proceso de segmentacion, integracion que permite paliar algunos de los problemas basicos de la segmentacion tradicional. La informacion de frontera permite inicialmente identificar el numero de regiones presentes en la imagen y colocar en el interior de cada una de ellas una semilla, con el objetivo de modelar estadisticamente las caracteristicas de las regiones y definir de esta forma la informacion de region. Esta informacion, conjuntamente con la informacion de frontera, es utilizada en la definicion de una funcion de energia que expresa las propiedades requeridas a la segmentacion deseada: uniformidad en el interior de las regiones y contraste con las regiones vecinas en los limites. Un conjunto de regiones activas inician entonces su crecimiento, compitiendo por los pixeles de la imagen, con el objetivo de optimizar la funcion de energia o, en otras palabras, encontrar la segmentacion que mejor se adecua a los requerimientos exprsados en dicha funcion. Finalmente, todo esta proceso ha sido considerado en una estructura piramidal, lo que nos permite refinar progresivamente el resultado de la segmentacion y mejorar su coste computacional. La estrategia ha sido extendida al problema de segmentacion de texturas, lo que implica algunas consideraciones basicas como el modelaje de las regiones a partir de un conjunto de caracteristicas de textura y la extraccion de la informacion de frontera cuando la textura es presente en la imagen. Finalmente, se ha llevado a cabo la extension a la segmentacion de imagenes teniendo en cuenta las propiedades de color y textura. En este sentido, el uso conjunto de tecnicas no-parametricas de estimacion de la funcion de densidad para la descripcion del color, y de caracteristicas textuales basadas en la matriz de co-ocurrencia, ha sido propuesto para modelar adecuadamente y de forma completa las regiones de la imagen. La propuesta ha sido evaluada de forma objetiva y comparada con distintas tecnicas de integracion utilizando imagenes sinteticas. Ademas, se han incluido experimentos con imagenes reales con resultados muy positivos.