graficas por computadora Capitulo 2

Capitulo II

Operaciones con las Imágenes

2

Operaciones con imágenes

2.1 Segmentación

El primer paso del análisis de imágenes consiste generalmente en segmentar la imagen. La
segmentación subdivide una imagen en sus partes constituyentes u objetos. El nivel al que se
lleva a cabo esta subdivisión depende del problema a resolver, la segmentación deberá
detenerse cuando los objetos de interésde una aplicación hayan sido aislados.

La capacidad de cognición de un sistema de visión es directamente proporcional a la calidad
de la segmentación realizada sobre la imagen.

Antes de aplicar un proceso de segmentación sobre una imagen, es importante haber
realizado una etapa de preprocesamiento adecuada sobre la misma, pues entre otras cosas
podría ocurrir que se identificase el ruido como unobjeto de interés ver figura 2.1.

figura 2.1. Segmentación de una imagen.

18

Capitulo II

Operaciones con las Imágenes

Los algoritmos de segmentación para imágenes monocromáticas están fundamentados en
dos propiedades de niveles de gris:


Discontinuidad (o medida de contraste con los objetos y sus bordes).- Realiza la
división de una imagen en objetos teniendo en cuenta los cambios bruscosde niveles
de gris. Las principales áreas de interés dentro de esta categoría son:
-

detección de puntos aislados en una imagen

-

detección de líneas en una imagen

-

elección de bordes en una imagen

 Similitud .- Realiza la división de una imagen en objetos teniendo en cuenta la
similitud que presentan ciertas regiones adyacentes de la imagen. Las principales áreas
de interés dentro de estacategoría son:
-

Técnicas de umbralización.

-

Crecimiento de regiones.

-

División y fusión de imágenes.

Estos conceptos se aplican a imágenes estáticas y dinámicas. El movimiento puede
aumentar el rendimiento de los algoritmos de segmentación.

El principal problema en el procesamiento de segmentación es ocasionado por el ruido que
aparece al digitalizar la imagen a partir de una imagencontinua. El ruido viene producido
típicamente por:
– La tecnología de la cámara
– La óptica de los lentes
– Tipo de iluminación
– La trayectoria de la señal

Las técnicas de segmentación pueden dividirse en tres categorías principales:

a) Crecimiento y adelgazamiento de regiones. Se trata de encontrar regiones homogéneas
hasta que dejan de cumplir el criterio de homogeneidad.

19

Capitulo IIOperaciones con las Imágenes

b) Agrupamiento.- Busca datos que pueden ser agrupados en algún dominio: dominio
espacial, espacio de color, espacio de características, etc.

c) Detección de bordes.-En este método se utiliza diferentes operadores que permiten
encontrar líneas o bordes y a continuación se aplica algún postprocesamiento que permita la
conexión de puntos para formar los bordes.

Esteúltimo método se utilizaría en el supuesto caso que se requiera el perfil de la superficie
del cuero a medir.

2.2 Contornos de Superficies
Un borde es definido por una discontinuidad de los valores de nivel de gris en una imagen.

Un píxel de la imagen no es un borde, si los píxeles que se encuentran alrededor de él en la
imagen (sus vecinos) tienen niveles de gris similares a él.

Un píxel de laimagen es de borde, si los píxeles que se encuentran alrededor de él en la
imagen (sus vecinos) tienen niveles de gris muy diferentes a él. Idealmente: un borde separa
dos objetos distintos de la imagen.

En la realidad aparecen bordes que son causados por cambios de texturas, cambios de color,
o por condiciones de iluminación durante la adquisición. Cambios significativos de intensidad
locales, en laimagen, asociados con discontinuidades

En una imagen pueden aparecer tres tipos básicos de discontinuidades: Puntos,.líneas,.bordes

Las principales técnicas para localizar discontinuidades son:
Correlación.-Consiste en realizar una operación de correlación entre la imagen y un modelo
matemático del punto, línea o borde a detectar. Si el ajuste o correlación es suficientemente
significativo...