Algoritmos jerarquicos para segmentacion de imágenes en color

Resumen

La manipulacion de imágenes en color supone, frente al de las imágenes de escala de grises, un considerable incremento tanto en el volumen de datos a manejar como en la complejidad de las operaciones que han de realizarse. A pesar de esto, el papel del color esta cobrando relevacia en el area de la vision por computador en los ultimos años. La segmentacion es la etapa crucial en todo sistema de vision por computador, tanto por la importancia de sus resultados como por la dificultad del problema. Esta demostrado que las tecnicas multirresolucion proporcionan un mejor comportamiento que las convencionales. Sin embargo, si dichas tecnicas se implementan con estructuras de datos regulares, piramides o poligonos foveales, aparecen ciertos problemas que limitan y condicionan la precision de los resultados. Esto se debe a que en estas estructuras la resolucion vara de manera preestablecida, sin tener en cuenta las caracteristicas de la escena. En este sentido, en la presente tesis se propone una tecnica de segmentacion jerarquica, que proporciona en cada nivel de resolucion particiones irregulares de la escena. Esta se basa en la representacion jerarquica de la imagen mediante una sucesion de grafos de adyacencia, que permiten explotar las relaciones de proximidad y similitud entre las regionies vecinas. Asi pues, la imagen se procesa botton-up, de manera que la estructura resultante es una piramide irregular. Dado que los resultados son siempre sensibles al espacio de color en el que representan las imágenes, se ha investigado el comportamiento de la tecnica de segmentacion frente a imágenes representadas en los diferentes espacios de color aceptados como uniformes: R¿G¿B¿, Y¿U¿V¿, CIELAB Y CIELUV. Para ello, se han considerado distintas metricas, las cuales se utiliza para cuantificar en las imágenes. Ademas, tomando como nucleo la tecnica anterior, se han desarrollado dos metodos: el primero, para procesar imágenes multir