Resumo

GUZMAN RAMIREZ, Enrique; JIMENEZ, Ofelia M. C.; PEREZ, Alejandro D.  e  POGREBNYAK, Oleksiy. Segmentación de imágenes en escala de gris con base en memorias asociativas. Comp. y Sist. [online]. 2011, vol.15, n.2, pp.149-162. ISSN 2007-9737.

En este artículo, un algoritmo para segmentación de imágenes en tonos de gris con base en las Memorias Asociativas Extendidas (EAM) es propuesto. El algoritmo es dividido en tres fases, en la primer fase se determina una distribución uniforme de los valores de los pixeles de la imagen utilizando la técnica de histograma. El resultado de esta fase es un conjunto de regiones (clases) donde cada una agrupa un determinado número de valores de pixel. En la segunda fase se aplica el algoritmo de entrenamiento de las EAM sobre la información obtenida en la primera fase; el resultado de esta fase es una red asociativa que contiene los centroides de las regiones que serán usadas en la segmentación de la imagen. En la última fase, usando el algoritmo de clasificación de las EAM se obtiene el centroide al cual cada uno de los pixeles de la imagen pertenece y el proceso de segmentación es completado. En la sección de resultados se presentan un análisis cuantitativo y una comparativa de desempeño, utilizando imágenes estándares de prueba, entre nuestra propuesta y un algoritmo de segmentación, basado en técnicas de clasificación, frecuentemente utilizado, el algoritmo k-means.

Palavras-chave : Segmentación de imágenes; memorias asociativas; técnicas de clasificación.

        · resumo em Inglês     · texto em Inglês     · Inglês ( pdf )