Segmentación asistida de imágenes usando características de textura

Este documento presenta una propuesta de un control de brocha inteligente para poder segmentar objetos basadas en características de textura de Haralick, un paso de reducción de dimensionalidad y un procesamiento de aprendizaje no supervisado basado en K-Means y GMM. Se demuestra que en un control de brocha, la asistencia del usuario influye y mejora sustancialmente el resultado, pero se encuentran también que las características de textura clásicas no son suficientes debido a que no fueron concebidas originalmente para incluír información de color.

• Tipo de recurso: masterThesis
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/61603
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/61603; https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.61603
• Palabra clave: Texturas; Cepillo inteligente; Tijeras inteligentes; PCA; K-Means; Haralick features; Textures; Smart brush; Smart sccissor; PCA; K-Means; Maestría en inteligencia artificial - Tesis y disertaciones académicas; Diseño de estructuras; Procesamiento de imágenes; Mejoramiento de procesos; Algoritmos de aproximación
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional