Resumen

La extracción y el seguimiento de objetivos en una imagen tomada por sensores visuales se han estudiado ampliamente. La tecnología de segmentación de imágenes desempeña un papel importante en estos sistemas de seguimiento. Este artículo presenta un nuevo enfoque para la segmentación de imágenes en color basado en el extractor de color difuso (FCE). A diferencia de muchos métodos existentes, el enfoque propuesto proporciona una nueva clasificación de píxeles en una imagen en color de origen que normalmente clasifica un píxel individual en varias subimágenes mediante conjuntos difusos. Este enfoque presenta dos características únicas: la proximidad espacial y la similitud de color, y consta principalmente de dos algoritmos: CreateSubImage y MergeSubImage. Aplicamos el FCE para segmentar los colores de las imágenes de prueba de la base de datos de UC Berkeley en RGB, HSV e YUV, los tres espacios de color diferentes. Los estudios comparativos muestran que el FCE aplicado en el espacio RGB es superior a los espacios HSV e YUV. Por último, comparamos el efecto de segmentación con los algoritmos de detección de bordes Canny y Log. Los resultados muestran que el enfoque basado en FCE es el que mejor funciona en la segmentación de imágenes en color.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Ingeniería Eléctrica Procesamiento de señales asistido por computador Sistemas de comunicación Informática
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Electrical Engineering Signal processing computer-assisted Communication systems Computing
• Palabras claves:segmentación de imágenes en color, fce, enfoque, algoritmos de detección de bordes log, detección de bordes canny, diferentes espacios de color, extractor de color difuso, imagen en color de origen, tales sistemas de seguimiento, hsv
• Keywords:color image segmentation, fce, approach, log edge detection algorithms, canny edge detection, different color spaces, fuzzy color extractor, source color image, such tracking systems, hsv