Resumen

GIL RIOS, Miguel Ángel et al. Segmentación de imágenes de cultivos utilizando descriptores morfológicos adaptativos. Nova scientia [online]. 2020, vol.12, n.24.  Epub 02-Jul-2020. ISSN 2007-0705.  https://doi.org/10.21640/ns.v12i24.2152.

Esta investigación está enfocada en mejorar los resultados de segmentación de imágenes de cultivos mediante el uso de descriptores morfológicos adaptativos, en lugar de algoritmos clásicos o el uso del operador top-hat utilizando descriptores morfológicos predefinidos como el disco y el diamante. Una de las técnicas más utilizadas para la segmentación de imágenes de cultivos es el algoritmo K-Means. Sin embargo, este algoritmo tiene el inconveniente de llegar a diferentes resultados de segmentación en la misma imagen, dada su inicialización aleatoria. Adicionalmente, el tiempo requerido para segmentar imágenes de tamaño considerable, como lo son las fotografías de cultivos adquiridas principalmente mediante drones, es significativo. Los resultados obtenidos con la técnica propuesta son comparados contra los obtenidos por el algoritmo K-Means así como los resultados que se obtuvieron al utilizar descriptores morfológicos con formas predeterminadas de la literatura.

Palabras llave : segmentación de imagen; descriptor morfológico; detección de cultivos; UMDA.

        · resumen en Inglés     · texto en Inglés     · Inglés ( pdf )