Segmentación de imágenes de color empleando el espacio de variación total: Una aplicación de los modelos de Kripke

Este trabajo propone una metodologia de segmentackm de imagenes de color, basada en una umbralizacion clasica en cada uno de sus componentes ROB en el espacio de escala. La imagen segmentada o conjunto solution, esti conformada por aquellos pixcles solution que se encuentran en cada una de las imige...

Full description

Autores:
Guerrero González, Neil
Prieto Ortiz, Flavio Augusto
Boulanger, Pierre
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2007
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/8992
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/8992
Palabra clave:
Innovaciones tecnológicas
Ciencia de los computadores
Desarrollo de tecnología
Ingeniería de sistemas
Investigaciones
Tecnologías de la información y las comunicaciones
TIC´s
Technological innovations
Computer science
Technology development
Systems engineering
Investigations
Information and communication technologies
ICT's
Image segmentation
Scale spaces
Total variation filter
Intuitionistic logic
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Desarrollo tecnológico
Ingeniero de sistemas
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Tecnología de la información y comunicación
Ciencias de la computación
Segmentación de Imágenes
Espacios de escala
Filtro de variación total
Lógica intuicionista
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description Este trabajo propone una metodologia de segmentackm de imagenes de color, basada en una umbralizacion clasica en cada uno de sus componentes ROB en el espacio de escala. La imagen segmentada o conjunto solution, esti conformada por aquellos pixcles solution que se encuentran en cada una de las imigenes escalades que siguen un orden secuencial del espacio, cumpliendo con las caracteristicas del modelo intuicionista planteado por Kripke. Por otro lado, el espacio de escala es una reducci6n sucesiva de caracteristicas de la imagen que permite identificar y conservar las propiedades mias significativas de la misma, y este trabajo lo construye aplicando el filtro de Variation Total. Los resultados muestmn aciertos del 76% sobre el ground truth.
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La imagen segmentada o conjunto solution, esti conformada por aquellos pixcles solution que se encuentran en cada una de las imigenes escalades que siguen un orden secuencial del espacio, cumpliendo con las caracteristicas del modelo intuicionista planteado por Kripke. Por otro lado, el espacio de escala es una reducci6n sucesiva de caracteristicas de la imagen que permite identificar y conservar las propiedades mias significativas de la misma, y este trabajo lo construye aplicando el filtro de Variation Total. Los resultados muestmn aciertos del 76% sobre el ground truth.This work proposes a color image segmentation methodology, based on a classical thresholding in each of its ROB components in the scale space. The segmented image or solution set is made up of those solution pixels that are found in each of the scaled images that follow a sequential order of space, complying with the characteristics of the intuitionist model proposed by Kripke. On the other hand, the scale space is a successive reduction of image characteristics that allows identifying and conserving its most significant properties, and this work builds it by applying the Total Variation filter. The results show successes of 76% on the ground truth.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1035/1008https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1035T. Chan. The digital tv filter and nonlinear denoising. IEEE Transactions on Image Processing,10(2):2029, February 2001.L. I. . W. S. . N. L. . J. C. . I. S. Consortium. The ITK Software Guide. Second Edition. Updated for ITK version 2.4. ITK, New York, 2005D. V. Dalen. Logic and Structure. Springer-Verlag, Berlin, 1987L. V. G. E. Pauwels. An extended class of scale invariant and recursive scale space filters. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 17(1):691701,March 1995.J. A. F. Arman. 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