Segmentación de imágenes basada en color y textura

Abstract

En esta tesis se presenta un método para la segmentación de imágenes naturales basado en la técnica de crecimiento de regiones, que toma en consideración la información de color y textura adaptándose a la percepción humana. Para ello reinterpreta el tradicional algoritmo de crecimiento de regiones de forma que la condición de pertenencia y de parada estén determinadas por la distancia perceptiva entre colores, siendo ambas adaptativas y automáticamente ajustadas. De ahí surge la idea de crecimiento de regiones multipaso con condición de pertenencia controlada por textura, extendido a K dimensiones, siendo K el número de colores de referencia encontrados en la zona deseada, como se explicará posteriormente a lo largo de la tesis. Las novedades aportadas en el marco de la segmentación de imágenes en color son: Nuevo algoritmo K-means adaptado a la percepción humana. Nuevo algoritmo de segmentación de imágenes en color mediante crecimiento de regiones adaptado a la percepción humana. Inclusión de información de textura en el método de segmentación. Así mismo, el algoritmo ha sido integrado en una interfaz gráfica amigable para facilitar su uso a personas ajenas al mundo del tratamiento de imágenes.