An Adaptive Color Image Segmentation

A novel Adaptive Color Image Segmentation (ACIS) System for color image segmentation is presented. The proposed ACIS system uses a neural network with architecture similar to the multilayer perceptron (MLP) network. The main difference is that neurons here uses a multisigmoid activation function. The multisigmoid function is the key for segmentation. The number of steps i.e. thresholds in the multisigmoid function are dependant on the number of clusters in the image. The threshold values for detecting the clusters and their labels are found automatically from the first order derivative of histograms of saturation and intensity in the HSV color space. Here, the main use of neural network is to detect the number of objects automatically from an image. The advantage of this method is that no a priori knowledge is required to segment the color image. ACIS label the objects with their mean colors. The algorithm is found to be reliable and works satisfactorily on different kinds of color images. Experimental results show that the performance of ACIS is robust on noisy images also

An Adaptive Color Image Segmentation

A novel Adaptive Color Image Segmentation (ACIS) System for color image segmentation is presented. The proposed ACIS system uses a neural network with architecture similar to the multilayer perceptron (MLP) network. The main difference is that neurons here uses a multisigmoid activation function. The multisigmoid function is the key for segmentation. The number of steps i.e. thresholds in the multisigmoid function are dependant on the number of clusters in the image. The threshold values for detecting the clusters and their labels are found automatically from the first order derivative of histograms of saturation and intensity in the HSV color space. Here, the main use of neural network is to detect the number of objects automatically from an image. The advantage of this method is that no a priori knowledge is required to segment the color image. ACIS label the objects with their mean colors. The algorithm is found to be reliable and works satisfactorily on different kinds of color images. Experimental results show that the performance of ACIS is robust on noisy images also

Metadata assisted image segmentation

Tese de doutoramento. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. 2006. Faculdade de Engenharia. Universidade do Port

Analyse d'image visibles et proche infrarouges : contributions à l'évaluation non-destructive du persillage dans la viande du boeuf

Le persillage (gras intramusculaire) dans la viande de boeuf est l'un des critères les plus importants pour l'évaluation de la qualité, notamment sa jutosité, dans les systèmes de classification de la viande. Le processus chimique, méthode destructive, est l'unique moyen officiellement utilisé pour évaluer la proportion du persillage dans la viande. C'est une méthode destructive, complexe et qui n'offre aucune information sur la distribution du persillage dans la viande. Cette thèse porte sur le développement d'une méthode originale destinée à l'évaluation non-destructive de la proportion volumétrique du persillage dans la viande du boeuf. Cette nouvelle méthode, qui pourrait être intégrée dans un système de vision artificielle (machine vision), est une première expérience pour ce genre d'application. À notre meilleure connaissance, aucune méthode semblable n'a été élaborée. De ces travaux de doctorat quatre contributions sont identifiées: la technique proposée, deux méthodes de segmentation d'images et une méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. La technique proposée permet d'avoir deux types d'images : une visible qui illustre la surface de la viande et une proche infrarouge qui est la projection orthogonale de l'échantillon de la viande (3D) en une image d'ombre (2D). Compte tenu de la complexité d'analyse des images, nous avons développé une méthode efficace de segmentation permettant d'identifier les régions homogènes les plus (ou les moins) claires dans une image à niveaux de gris. Cette méthode, qui est relativement générale, est basée sur un modèle mathématique permettant d'évaluer l'homogénéité des régions, qui lui-même a été introduit dans cette thèse. La généralisation de cette méthode pour la segmentation du persillage a démontré des résultats satisfaisants face aux objectifs attendus. Étant donné, que la forme volumétrique du persillage est aléatoire et que celle-ci dépend de la façon dont le persillage est déposé entre les fibres musculaires, ce qui est imprévisible, nous avons combiné les résultats de la segmentation de deux types d'images pour estimer le volume du persillage. L'intégration de l'ensemble des approches précédentes nous a permis de développer une nouvelle méthode non-destructive pour estimer la proportion volumétrique du persillage. Les résultats obtenus par la méthode proposée (non-destructive) ont été comparés aux résultats obtenus par une méthode chimique (destructive) comme étant la vérité-terrain (gold standard). Les résultats expérimentaux confirment les propriétés attendues de la méthode proposée et ils illustrent la qualité des résultats obtenus

Colour morphological sieves for scale-space image processing

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Analisis orientado a objetos de imágenes de teledetección para cartografia forestal : bases conceptuales y un metodo de segmentacion para obtener una particion inicial para la clasificacion = Object-oriented analysis of remote sensing images for land cover mapping : Conceptual foundations and a segmentation method to derive a baseline partition for classification

El enfoque comúnmente usado para analizar las imágenes de satélite con fines cartográficos da lugar a resultados insatisfactorios debido principalmente a que únicamente utiliza los patrones espectrales de los píxeles, ignorando casi por completo la estructura espacial de la imagen. Además, la equiparación de las clases de cubierta a tipos de materiales homogéneos permite que cualquier parte arbitrariamente delimitada dentro de una tesela del mapa siga siendo un referente del concepto definido por su etiqueta. Esta posibilidad es incongruente con el modelo jerárquico del paisaje cada vez más aceptado en Ecología del Paisaje, que asume que la homogeneidad depende de la escala de observación y en cualquier caso es más semántica que biofísica, y que por tanto los paisajes son intrínsecamente heterogéneos y están compuestos de unidades (patches) que funcionan simultáneamente como un todo diferente de lo que les rodea y como partes de un todo mayor. Por tanto se hace necesario un nuevo enfoque (orientado a objetos) que sea compatible con este modelo y en el que las unidades básicas del análisis sean delimitadas de acuerdo a la variación espacial del fenómeno estudiado. Esta tesis pretende contribuir a este cambio de paradigma en teledetección, y sus objetivos concretos son: 1.- Poner de relieve las deficiencias del enfoque tradicionalmente empleado en la clasificación de imágenes de satélite. 2.- Sentar las bases conceptuales de un enfoque alternativo basado en zonas básicas clasificables como objetos. 3.- Desarrollar e implementar una versión demostrativa de un método automático que convierte una imagen multiespectral en una capa vectorial formada por esas zonas. La estrategia que se propone es producir, basándose en la estructura espacial de las imágenes, una partición de estas en la que cada región puede considerarse relativamente homogénea y diferente de sus vecinas y que además supera (aunque no por mucho) el tamaño de la unidad mínima cartografiable. Cada región se asume corresponde a un rodal que tras la clasificación será agregado junto a otros rodales vecinos en una región mayor que en conjunto pueda verse como una instancia de un cierto tipo de objetos que más tarde son representados en el mapa mediante teselas de una clase particular