Resumen

Se propone un método automático para segmentar la glotis en imágenes de videoendoscopia de alta velocidad (HSV) de pliegues vocales. El método se basa en la modelización del histograma de la imagen. Se abordan tres problemas fundamentales en el procesamiento automático basado en histogramas de imágenes HSV, que son la localización automática de pliegues vocales, la deformación de la distribución de intensidad por iluminación no uniforme y la segmentación ambigua cuando la abertura glótica es pequeña. Los problemas se resuelven mediante el uso de métodos novedosos de enmascaramiento, modelización de la iluminación y la reflectancia. El algoritmo general consta de tres etapas: enmascaramiento, modelización de la iluminación y segmentación. En primer lugar, se determina una máscara basada en la norma de variación total para la región de interés en las imágenes HSV. En segundo lugar, se estima un modelo de iluminación planar a partir de imágenes HSV consecutivas y se obtiene una imagen de reflectancia. Las imágenes de reflectancia de las

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Método propuesto; Segmentación de la glotis; Imágenes HSV; Modelado de histograma; Localización automática; Modelado de iluminación;
• Keywords:Proposed method; Glottis segmentation; HSV images; Histogram modeling; Automatic localization; Illumination modeling;