Teoría básica del tema de segmentación de imágenes y su utilidad.

1. TALLER PRÁCTICO DE PROCESAMIENTO DE
IMÁGENES CON MATLAB
NOMBRE: MAURICIO PINTO
DOCENTE: DIEGO BAROJA
FECHA: 10 DE DICIEMBRE DEL 2020
SEGMENTACIÓN DE LAS IMÁGENES
✓ Mediante un Organizador Gráfico,identifique lospasospara el proceso de la visión
Artificial.
✓ En el procesamientode imágenes,la segmentaciónde imágenesse refiere al proceso de:
Se refiere ala particiónde laimagende una manerasemánticamente significativa.
✓ ¿Qué eslo más importante que se busca al segmentar una imagen?
Se buscan soluciones“correctas”:
- Regionesuniformesyhomogéneas.
- Interioressimplesyconun mínimode “huecos”.
- Regionesadyacentesdebenteneratributos“suficientemente”diferentes.
- Fronterasentre regionesdebenser“simples”,“iguales”y“espacialmente acertadas”.

2. ✓ ¿Cuál esel objetivode segmentarimágenesmédicas?
Particionarlaimagenenregiones(clases,subconjuntos) homogéneosconrespectoaunao
más características.
✓ Dentro de la segmentaciónde imágenes,cuálesson las características de los elementosa
segmentar.
Dadas lasdiferentescaracterísticasde lasimágenesyloselementosasegmentar,noexiste un
métodoestándarde segmentaciónque produzcabuenosresultadosparacualquierimagen.
✓ ¿Cómo se evalúa un proceso correcto de segmentación?
 Independenciade lainicialización:
- Intravariabilidad(reproductibilidad).
 Comparaciónconel “experto”humano:
- Sensibilidad(verdaderospositivos).
- Especificidad(verdaderosnegativos).
✓ ¿Cuálesson los métodosde segmentaciónmásconocidos?
 Basadosen umbrales.
 Basadosen bordes.
 Basadosen regiones.
✓ Dentro de los métodosbasados en umbrales,¿cuál essu clasificación?
 Umbralizacióny binarización.
 Umbralesmúltiples.
 Umbralesautomáticos.
✓ ¿Cómo se realiza el proceso de Umbralizacióno Binarización?
Extraerlosobjetoscomparandosuvalorde intensidadconunvalorde referencia(umbral).
✓ Cómo se produce el métodode Otsu,¿cuáles son susprincipalescaracterísticas?
Asume que la imagen contiene dos clases de pixeles (histograma bimodal). Calcula el umbral
óptimo que minimiza la varianza intra-clase y maximiza la varianza inter-clase. Calcula
probabilidadesde cadaposibleclase,y compruebalasvarianzashastaque encuentralamínima
dentro de las clases y/o la máxima entre las clases.
✓ Cómo funciona el agrupamientode k-means,¿cuálesson sus principalescaracterísticas y
cuálesson los pasos generalesde su algoritmo?
Método de clasificación, que asigna puntos dados a K diferentes segmentos. En el caso de las
imágenes, asigna cada pixel a una de las K regiones de acuerdo a su valor de intensidad.Es
necesario saber de antemano el valor de K.

3. ✓ Presente un collage de imágenesde un ejemplopropuesto,sobre la 1ra iteración,2da, 5ta,
10ma, 20va y 30va.
✓ ¿Cómo se realiza la segmentaciónbasada en bordescon perfil del borde,primera y
segundaderivada?
Identificaciónde losobjetospuede obtenerse también encontrandolosbordesque lodefinen.
Borde: frontera entre dos regiones con propiedades de intensidad relativamente distintas.
Detectarel borde:encontrarlugaresenlaimagendonde laintensidadcambia“abruptamente”.

4. ✓ A qué se denominaGradiente morfológico?
Es la diferenciaentre ladilataciónylaerosiónde laimagenconel mismoelementoestructural.
✓ ¿En qué consiste la detecciónde bordes con filtros?
La derivadaogradiente puedeestimarse conconvolucionesde laimagenconkernelsofiltros
específicos:
✓ Cómo se ve gráficamente la detecciónde bordescon filtros enel caso que se considera
diferenciade píxeles.

5. ✓ Cómo se ve gráficamente la detecciónde bordescon filtros enel caso que se considera
diferenciaseparada de píxeles.
✓ Cómo se ve gráficamente la detecciónde bordescon filtros enel caso que se considera
Operador de Prewitt.
✓ Cómo se ve gráficamente la detecciónde bordescon filtros enel caso que se considera
Operador de Sobel.

6. ✓ Cómo se ve gráficamente la detecciónde bordescon filtros enel caso que se considera
diferenciade Gaussiano.
✓ En que consiste la técnica conocida como operador de Canny dentrode la detecciónde
bordes.
Técnicaformuladacontres objetivos:
1. detecciónóptima,parareducirlarespuestaal ruido.
2. buenalocalización,condistanciamínimaentre el borde original yel estimado.
3. respuestaúnica,paraeliminarmúltiplesrespuestasaun únicoborde.
✓ En que consiste la técnica conocida como operador de Sobiel dentrode la detecciónde
bordes.
Es un operadorque consiste enencontrarladireccióndel gradiente.
✓ En que consiste el método RATS.
Permite definirautomáticamente umbralesde segmentaciónapartirde la informacióndel
gradiente (bordes). Suéxitodepende delfiltrode gradiente usado.