IMG08-Segmentacion

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Fundamentos de Procesamiento de Imágenes Departamento de Ciencia de la Computación Universidad Católica de Chile Prof. Domingo Mery http://dmery.ing.puc.cl Trabajo en Grupo sobre Segmentación Objetivo: Entender y aplicar distintas técnicas de segmentación 1. Algoritmo de Otsu: Descargar la imagen ‘airplane.jpg’. Pasar a tonos de gris (usar comando rgb2gray). Graficar histograma (usar comando imhist), estimar visualmente el umbral de segmentación para detectar el avión. Utilizar algoritmo de Otsu para encontrar el umbral (usar comando graythresh, observar que este comando entrega un número entre 0 y 1, y es necesario multiplicarlo por 255 para obtener umbrales entre 0 y 255) 2. Segmentación a color: Descargar la imagen ‘butterfly.jpg’. Segmentar la mariposa usando el método del paso 1. ¿Qué sucede?. Segmentar ahora usando el método visto en clase de maximizar la desviación estándar de una combinación lineal de las componentes RGB (usar comando Bim_segbalu). Explique este método. 3. Segmentación por clustering de colores: Descargar la imagen ‘flamingo.jpg’. Segmentar usando el método de k-means. . Definir el número de clusters y considerar que la segmentación final puede ser la unión de varios clusters. Usar el comando Bim_segkmeans. 4. Segmentación por bordes: Segmentar los arroces de la imagen ‘rice.png’, usando los bordes obtenidos por el detector de bordes LoG (usar comando edge). Las regiones encerradas pueden ser obtenidas con el comando ‘L = bwlabel(not(E),4);’ donde E es la imagen de los bordes. Mediciones de las regiones pueden ser obtenidas con el comando ‘regionprops’. Discrimine las regiones que no sean los arroces (por ejemplo discriminación por área o por tono de gris) y encuentre una imagen que contenga solo los arroces. 5. [opcional] Descargar la imagen ‘revolver.jpg’ y trate de segmentar el revolver.

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Fundamentos de Procesamiento de ImgenesDepartamento de Ciencia de la ComputacinUniversidad Catlica de ChileProf. Domingo Meryhttp://dmery.ing.puc.cl

Trabajo en Grupo sobre Segmentacin

Objetivo: Entender y aplicar distintas tcnicas de segmentacin

1. Algoritmo de Otsu: Descargar la imagen airplane.jpg. Pasar a tonos de gris (usar comando rgb2gray). Graficar histograma (usar comando imhist), estimar visualmente el umbral de segmentacin para detectar el avin. Utilizar algoritmo de Otsu para encontrar el umbral (usar comando graythresh, observar que este comando entrega un nmero entre 0 y 1, y es necesario multiplicarlo por 255 para obtener umbrales entre 0 y 255)

2. Segmentacin a color: Descargar la imagen butterfly.jpg. Segmentar la mariposa usando el mtodo del paso 1. Qu sucede?. Segmentar ahora usando el mtodo visto en clase de maximizar la desviacin estndar de una combinacin lineal de las componentes RGB (usar comando Bim_segbalu). Explique este mtodo.

3. Segmentacin por clustering de colores: Descargar la imagen flamingo.jpg. Segmentar usando el mtodo de k-means. . Definir el nmero de clusters y considerar que la segmentacin final puede ser la unin de varios clusters. Usar el comando Bim_segkmeans.

4. Segmentacin por bordes: Segmentar los arroces de la imagen rice.png, usando los bordes obtenidos por el detector de bordes LoG (usar comando edge). Las regiones encerradas pueden ser obtenidas con el comando L = bwlabel(not(E),4); donde E es la imagen de los bordes. Mediciones de las regiones pueden ser obtenidas con el comando regionprops. Discrimine las regiones que no sean los arroces (por ejemplo discriminacin por rea o por tono de gris) y encuentre una imagen que contenga solo los arroces.

5. [opcional] Descargar la imagen revolver.jpg y trate de segmentar el revolver.