Bienvenidas y bienvenidos al curso de procesamiento de imágenes. En la clase de hoy haremos una introducción a lo que es el proceso de segmentación, uno de los procesos más utilizados en procesamiento de imágenes. La segmentación es el proceso de dividir la imagen en segmentos, es decir, en regiones disjuntas que representan nuestras regiones de interés. El objetivo, entonces, es obtener una representación más simple y, a la vez, más significativa del contenido de la imagen. Veremos a continuación un ejemplo. Tenemos en la imagen de la izquierda, que es la entrada, una imagen de una pera. Y la salida, que es la segmentación, me está indicando con pixeles blancos dónde está la pera, y con pixeles negros, el fondo. Esto quiere decir que la segmentación es una imagen binaria que está entregando pixeles iguales a uno, donde está la zona de interés, y pixeles iguales a cero, donde está el fondo. En este ejemplo, vemos 16 naranjas. El proceso de segmentación serÃa algo como lo que están viendo a continuación. Vemos que están las 16 naranjas claramente segmentadas. Esta es otra imagen binaria, en que un pixel igual a uno es una naranja y un pixel igual a cero es el fondo. También podrÃamos etiquetar. Esto quiere decir que cada una de las naranjas va a recibir un número distinto. De esta manera, los pixeles de la primera naranja reciben el número 1, el de la segunda naranja, el 2, y asà sucesivamente hasta la última naranja, que es el 16. Con este etiquetado, nosotros podrÃamos, entonces, segmentar la naranja número 10, que es la que se muestra en esta lámina. En las metodologÃas de segmentación distinguimos dos grandes metodologÃas. La primera tiene que ver con las regiones. Se llama segmentación por regiones; quiere decir que se busca directamente los pixeles que pertenecen a la región de interés. En este caso, el paso es directo desde la imagen de entrada a la izquierda a la imagen binaria de salida a la derecha. Sin embargo, existe otra metodologÃa que es la segmentación por bordes, que la estamos mostrando en esta lámina. Se busca primero los bordes, esto es, la región que limita lo que es el objeto de interés con el fondo. Esta es la lÃnea circular que aparece en la imagen del centro. Y luego, en un segundo paso, mediante operaciones morfológicas que ya hemos visto en este curso, rellenamos lo que está adentro del borde, obteniendo la región de segmentación. Existen problemas asociados a la segmentación. Es uno de los procesos más difÃciles en lo que es procesamiento de imágenes, y los cuatro problemas que se puede mencionar son los siguientes. El primero es cuando el objeto a segmentar tiene el mismo color del fondo. En este caso, serÃa muy difÃcil segmentar a esta persona, ya que, casualmente, su color verde en la vestimenta es el mismo color verde del asiento. Otro problema es lo que se llama la oclusión: cuando el objeto está ocluido. Si yo quiero segmentar una de estas hamacas, voy a tener serios problemas porque existen otras hamacas que la están tapando. Otro problema es la calidad de la imagen. Si tenemos una imagen que es borrosa, por ejemplo, que es oscura, o cualquiera de los problemas que hemos visto de calidad de imagen, vamos a tener también serios problemas de segmentación. Y, por último, cuando la pose o la orientación del objeto que queremos segmentar no es tan fácil y hace que la segmentación sea un proceso sumamente complejo. ¿Qué hemos aprendido? Lo primero que hemos aprendido es qué es la segmentación. Esto es, separar las regiones de interés del fondo de la imagen. Hemos aprendido qué es el etiquetado y qué es la selección. Recuerden el problema de las 16 naranjas y que seleccionamos la naranja número 10. Hemos aprendido que es la segmentación por regiones, cuando pasamos directamente de una imagen a su segmentación. Hemos aprendido lo que es la segmentación por bordes. Este tiene un paso intermedio, en el que detectamos los bordes de la imagen, esto quiere decir que justo el lÃmite entre la región de interés y el fondo, y luego rellenamos este borde utilizando algoritmos de operaciones morfológicas para encontrar las regiones de interés. Hemos aprendido también cuáles son los cuatro problemas asociados a la segmentación. El primero de ellos tiene que ver con el color, cuando el objeto de interés tiene el mismo color que el fondo. El segundo de ellos tiene que ver con la oclusión, cuando el objeto a segmentar tiene una parte que ha esta ocluida y no se ve de manera completa. El tercero tiene que ver cuando la imágenes de mala calidad, cuando está borrosa o movida o con poco contraste. Y, por último, tiene que ver cuando la segmentación es de un objeto que tiene una pose o una orientación que es complicada, como el ejemplo de las bicicletas que vimos al final. Bien, con eso hemos visto lo que es la introducción al proceso de segmentación. Muchas gracias por asistir a esta clase y nos vemos en la siguiente lección.
