Resumen

Los métodos de conjuntos de niveles han proporcionado potentes marcos para la segmentación de imágenes. Sin embargo, obtener límites precisos de los objetos, especialmente cuando tienen bordes débiles o intensidades no homogéneas, sigue siendo una tarea muy difícil. En realidad, hemos estudiado los enfoques de conjuntos de niveles existentes más populares y hemos descubierto que en muchos casos no consiguen segmentar las imágenes con bordes débiles o intensidades no homogéneas. Los bordes débiles/borrosos y las intensidades no homogéneas causan incertidumbre y confusión en la segmentación. En este artículo se propone un nuevo enfoque basado en conjuntos de niveles difusos. En primer lugar, se utiliza una función S basada en el principio de máxima entropía difusa (MEP) para pasar la imagen del dominio espacial al dominio difuso. A continuación, se formula una función de energía en función de las diferencias entre las densidades de probabilidad real y estimada de las intensidades en distintas regiones. Se deduce una ecuación diferencial parcial para hallar el mínimo de la función de energía. El método propuesto se ha probado tanto en imágenes sintéticas como en imágenes reales y se ha evaluado mediante varias métricas populares. Los resultados experimentales demuestran que el enfoque propuesto puede localizar los verdaderos límites del objeto, incluso para objetos con límites borrosos, bajo contraste e intensidades no homogéneas.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Métodos de conjuntos de niveles; segmentación de imágenes; límites precisos; bordes débiles; intensidades no homogéneas; tarea difícil.
• Keywords:Level set methods; image segmentation; accurate boundaries; weak edges; inhomogeneous intensities; challenging task