Introducción a la segmentación de imágenes

La tecnología de procesamiento de imágenes digitales es un campo interdisciplinario. Con el continuo desarrollo de la informática y la tecnología, el procesamiento y análisis de imágenes han ido formando gradualmente su propio sistema científico y están surgiendo nuevos métodos de procesamiento uno tras otro. Aunque su historia de desarrollo no es larga, ha atraído la atención de todos los ámbitos de la vida. En primer lugar, la visión es el medio más importante de percepción humana y las imágenes son la base de la visión. Por lo tanto, las imágenes digitales se han convertido en una herramienta eficaz para que los estudiosos de la psicología, la fisiología, la informática y muchos otros campos estudien la percepción visual. En segundo lugar, las aplicaciones a gran escala, como las militares, la teledetección y la meteorología, tienen una demanda cada vez mayor de procesamiento de imágenes.

Desde 1998, la tecnología de reconocimiento de redes neuronales artificiales ha atraído una gran atención y se ha aplicado a la segmentación de imágenes. La idea básica del método de segmentación basado en redes neuronales es obtener una función de decisión lineal entrenando un perceptrón multicapa y luego usar la función de decisión para clasificar píxeles para lograr el propósito de la segmentación. Este método requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento. La red neuronal tiene una gran cantidad de conexiones y es fácil introducir información espacial, lo que puede resolver problemas como el ruido y las irregularidades en las imágenes. Qué tipo de estructura de red elegir es el principal problema a resolver con este método.

La segmentación de imágenes es un preprocesamiento muy importante en el reconocimiento de imágenes y la visión por ordenador. Sin una segmentación correcta, la identificación correcta es imposible. Sin embargo, la única base para la segmentación es el brillo y el color de los píxeles de la imagen. Cuando las computadoras manejen la segmentación automáticamente, se encontrarán varias dificultades. Por ejemplo, la iluminación desigual, la influencia del ruido, las partes poco claras de la imagen y las sombras suelen provocar errores de segmentación. Por tanto, la segmentación de imágenes es una técnica que requiere más investigación. La gente espera introducir algunos métodos orientados al conocimiento artificial y la inteligencia artificial para corregir algunos errores en la segmentación. Este es un método prometedor, pero aumenta la complejidad de la solución del problema.

En el campo de las comunicaciones, la tecnología de segmentación de imágenes es muy importante para la transmisión de imágenes en movimiento como los videoteléfonos. Es necesario separar las partes móviles de la imagen del fondo estático, separar las áreas con diferentes desplazamientos de las partes móviles y utilizar diferentes codificaciones para transmitir las áreas con diferentes cantidades de movimiento para reducir la velocidad de bits requerida para la transmisión.