Resumen

En este artículo se propone un nuevo modelo de segmentación de imágenes basado en el método de watershed. Para prevenir la sobresegmentación del watershed tradicional, nuestro algoritmo propuesto tiene cinco etapas. En primer lugar, se aplica la reconstrucción morfológica para suavizar el área plana y preservar los bordes de la imagen. En segundo lugar, se utiliza el gradiente morfológico multiescala para evitar el engrosamiento y la fusión de los bordes. En tercer lugar, para mejorar el contraste, se emplea la transformación top/hat bottom. En cuarto lugar, se modifica el gradiente morfológico de una imagen imponiendo mínimos regionales en la ubicación de los marcadores internos y externos. Por último, se utiliza una función ponderada para combinar el algoritmo de transformación top/hat bottom y el algoritmo de marcadores y así obtener el nuevo algoritmo. Los resultados experimentales muestran la superioridad del nuevo algoritmo en términos de supresión de la sobresegmentación.

• Materias:Métodos de Control Vectores de movimiento Codificación de video Sistemas de reproducción Reconocimiento visual
• Subjects:Control Methods Motion Vectors Video Coding Playback systems Visual recognition
• Palabras claves:Algoritmo propuesto; Segmentación de imágenes; Método de cuenca; Reconstrucción morfológica; Gradiente morfológico multiescala; Realce de contraste; Mínimos regionales; Función ponderada; Transformación top-hat/bottom-hat; Resultados experimentales; Supresión; Sobresegmentación
• Keywords:Proposed algorithm; Image segmentation; Watershed method; Morphological reconstruction; Multiscale morphological gradient; Contrast enhancement; Regional minima; Weighted function; Top/bottom hat transformation; Experimental results; Suppression; Over-segmentation