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TEMA 10. Procesamiento de imagen. Crecimiento de regiones $7.16
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TEMA 10. Procesamiento de imagen. Crecimiento de regiones
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  • Visión Artificial
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial Denominación de la asignatura: Visión Artificial Contenido: BLOQUE 3. Morfología matemática y segmentación de imágenes Guía de Estudio: TEMA 10. Procesamiento de imagen. Crecimiento de re...

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  • May 24, 2024
  • 6
  • 2023/2024
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  • procesamiento de imagen crecimiento de regiones

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  • UNIR Business School
  • Máster Universitario en Inteligencia Artificial
  • Visión Artificial
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Morfología matemática y segmentación de imágenes
Guía de Estudio: TEMA 10. Procesamiento de imagen. Crecimiento de regiones


Introducción
El procesamiento de imágenes es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la
manipulación y análisis de imágenes digitales para extraer información útil. Un aspecto crucial en
esta área es la segmentación de imágenes, que consiste en dividir una imagen en regiones
homogéneas. Dentro de este contexto, el crecimiento de regiones es una técnica fundamental
que permite segmentar la imagen mediante la agrupación de píxeles contiguos con características
similares. A continuación, se presentan las distintas técnicas empleadas en el crecimiento de
regiones, sus características, ventajas y desventajas.


a. Segmentación y Crecimiento de Regiones
Definición
La segmentación es el proceso de dividir una imagen en partes o regiones que son más
significativas y más fáciles de analizar. El crecimiento de regiones es una técnica de
segmentación que agrupa píxeles o sub-regiones en regiones más grandes basándose en
criterios de homogeneidad.
Características
 Homogeneidad: Los píxeles dentro de una región deben ser similares según un criterio
predefinido, como intensidad, color, o textura.
 Conectividad: Los píxeles pertenecientes a una región deben estar conectados
espacialmente.
Ventajas
 Precisión: Puede producir una segmentación precisa en regiones homogéneas.
 Flexibilidad: Se puede adaptar a diferentes criterios de homogeneidad.
Desventajas
 Sensibilidad al ruido: Puede ser afectado por el ruido en la imagen.
 Dependencia de parámetros: Requiere la definición de umbrales y criterios específicos.


b. Técnicas Empleadas en el Crecimiento de Regiones
Las técnicas de crecimiento de regiones se pueden clasificar en varias categorías dependiendo
de cómo se definen y expanden las regiones iniciales.


c. Crecimiento de Regiones Basado en Semillas

, Definición
El crecimiento de regiones basado en semillas inicia con uno o más píxeles conocidos como
"semillas" y expande la región en base a criterios de similitud.
Características
 Semillas iniciales: Se seleccionan manualmente o automáticamente.
 Criterio de crecimiento: Define cómo se expanden las regiones.
Ventajas
 Control: Proporciona control sobre la ubicación y tamaño de las regiones iniciales.
 Similitud: Alta precisión en regiones homogéneas.
Desventajas
 Selección de semillas: La selección inadecuada de semillas puede llevar a resultados
incorrectos.
 Computación intensiva: Puede ser computacionalmente costoso.


d. Crecimiento de Regiones Basado en Split and Merge
Definición
La técnica de Split and Merge divide iterativamente la imagen en regiones más pequeñas y luego
combina las regiones adyacentes según criterios de homogeneidad.
Características
 División: La imagen se divide hasta que las sub-regiones son homogéneas.
 Unión: Las sub-regiones se combinan para formar regiones más grandes.
Ventajas
 Adaptabilidad: Se adapta a diferentes niveles de detalle.
 Eficiencia: Puede ser más eficiente que el crecimiento basado en semillas en imágenes
grandes.
Desventajas
 Complejidad: La implementación puede ser compleja.
 Sensibilidad a parámetros: Depende de umbrales y criterios específicos.


e. Crecimiento de Regiones Basado en Gradient Vector Flow (GVF)
Definición
El GVF utiliza un campo de vectores de gradiente para guiar el crecimiento de la región hacia los
bordes de la imagen.
Características
 Campos de gradiente: Utiliza información de gradiente de la imagen.

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