Segmentación de imágenes basada en mecanismos de agrupación perceptual

Abstract

LA PRESENTE MEMORIA TIENE COMO OBJETIVO PRINCIPAL LA SEGMENTACION DE CONTORNOS CERRADOS EN UNA IMAGEN, LOS CUALES PODEMOS IDENTIFICAR COMO FRONTERAS DE LAS SUPERFICIES DE LOS OBJETOS PRESENTES EN LA ESCENA. PARA ELLO NOS BASAREMOS EN LA CAPACIDAD QUE TENEMOS LAS PERSONAS DE AGRUPAR DE FORMA INMEDIATA ELEMENTOS DE UNA IMAGEN EN BASE A RELACIONES TALES COMO COLINEALIDAD, PROXIMIDAD, SIMETRIA, ETC. ESTE FENOMENO ES CONOCIDO COMO AGRUPACION PERCEPTUAL. PARA APROVECHAR DE FORMA EFECTIVA LOS MECANISMOS DE AGRUPACION PERCEPTUAL EN EL CAMPO DE LA VISION POR COMPUTADOR SE REQUIERE TANTO DE TECNICAS QUE DETERMINEN LOS ELEMENTOS SOBRE LOS CUALES APLICAR DICHOS MECANISMOS, COMO DE TECNICAS QUE LLEVEN A CABO DICHAS AGRUPACIONES SELECCIONANDO EN CADA MOMENTO LAS MEJORES. LA SEGMENTACION DE CONTORNOS CERRADOS SE BASA EN UN PRIMER PASO EN LA DETECCION DE BORDES MEDIANTE ANALISIS MULTIRRESOLUCION DE CONTORNOS. LA TECNICA DE DETECCION DE CONTORNOS PRESENTA DOS IMPORTANTES PROBLEMAS COMO SON: LA APARICION DE NUMEROSOS CONTORNOS FRAGMENTADOS, Y EL CASO OPUESTO DE TRAMOS AGRUPADOS INAPROPIADAMENTE. ESTE ULTIMO PROBLEMA QUEDA RESUELTO MEDIANTE UN ALGORITMO DE SEGMENTACION DE CURVAS A MULTIPLES ESCALAS, EL CUAL ROMPE LOS CONTORNOS EN TRAMOS MAS SIMPLES, SELECCIONANDO AQUELLOS TRAMOS QUE PERCEPTUALMENTE MEJOR IDENTIFIQUEN AL CONTORNO DEL QUE PROCEDEN. EN UN PASO POSTERIOR DICHOS TRAMOS SERAN AGRUPADOS ENTRE SI PARA FORMAR ELEMENTOS ESTRUCTURALES DE MAS ALTO NIVEL EN BASE A RELACIONES DE ORGANIZACION PERCEPTUAL TALES COMO PROXIMIDAD, COLINEALIDAD, COCURVILINEALIDAD, CONVEXIDAD Y CIERRE.