Segmentation of color images by chromaticity features using self-organizing maps

Usually, the segmentation of color images is performed using cluster-based methods and the RGB space to represent the colors. The drawback with these methods is the a priori knowledge of the number of groups, or colors, in the image; besides, the RGB space issensitive to the intensity of the colors. Humans can identify different sections within a scene by the chromaticity of its colors of, as this is the feature humans employ to tell them apart. In this paper, we propose to emulate the human perception of color by training a self-organizing map (SOM) with samples of chromaticity of different colors. The image to process is mapped to the HSV space because in this space the chromaticity is decoupled from the intensity, while in the RGB space this is not possible. Our proposal does not require knowing a priori the number of colors within a scene, and non-uniform illumination does not significantly affect the image segmentation. We present experimental results using some images from the Berkeley segmentation database by employing SOMs with different sizes, which are segmented successfully using only chromaticity features.Usualmente, la segmentación de imágenes de color se realiza empleando métodos de agrupamiento y el espacio RGB para representar los colores. El problema con los métodos de agrupamiento es que se requiere conocer previamente la cantidad de grupos, o colores, en la imagen; además de que el espacio RGB es sensible a la intensidad de colores. Los humanos podemos identificar diferentes secciones de una escena solo por la cromaticidad de los colores, ya que representa la característica que nos permite diferenciarlos entre sí. En este artículo se propone emular la percepción humana del color al entrenar un mapa auto-organizado (MAO) con muestras de cromaticidad de diferentes colores. La imagen a procesar es transformada al espacio HSV porque en tal espacio la cromaticidad es separada de la intensidad, mientras que en el espacio RGB no es posible. Nuestra propuesta no requiere conocer previamente la cantidad de colores que hay en una escena, y la iluminación no uniforme no afecta significativamente la segmentación de la imagen. Presentamos resultados experimentales utilizando algunas imágenes de la base de segmentación de Berkeley empleando MAOs de diferentes tamaños, las cuales son segmentadas exitosamente empleando únicamente características de cromaticidad

Segmentación de Imágenes de Color Inspirado en la Percepción Humana del Color

En esta tesis se presentan los resultados obtenidos en la segmentación de imágenes por características de color, utilizando solo la información cromática de los colores; en donde se entrenan redes neuronales no supervisadas para reconocer cromaticidades de diferentes colores y después ser utilizados para procesar imágenes digitales.Usualmente la segmentación de imágenes se realiza considerando las características de textura y/o geométricas. Sin embargo, la segmentación de imágenes utilizando las características de color no es tan común. Los trabajos que abordan la segmentación de imágenes por sus características de color emplean o se basan en métodos nos supervisados o técnicas de agrupamiento, principalmente fuzzy C-means. Los resultados que se reportan son buenos, la desventaja con dichas técnicas es que se requiere definir previamente la cantidad de grupos que en se desean agrupar los colores, pero esto puede limitar la cantidad de colores que existen en la imagen; por otra parte, el procesamiento de los algoritmos no pueden generalizarse para cualquier imagen ya que solo procesan los colores de cada imagen, si estos grupos se intentan emplear para segmentar imágenes diferentes, es muy probable que no funcionarán correctamente. En este trabajo se propone imitar la percepción humana del reconocimiento del color empleando redes neuronales artificiales de tipo competitivas. Los seres humanos reconocen los colores primero por su cromaticidad y después por su intensidad; por otra parte, los seres humanos pueden reconocer áreas o secciones de imágenes dependiendo solamente de la cromaticidad de las partes que conforman la imagen. De aquí que, se propone entrenar una red neuronal que reconozca la cromaticidad de los colores. Una ventaja que tendrá la red neuronal con respecto a los métodos de agrupamiento es que no tendrá que ser entrenada por cada imagen, es decir, una vez entrenada la red neuronal a reconocer la cromaticidad del color, esta puede ser aplicada a cualquier imagen sin volver a ser entrenada.Beca CONACyT para realizar estudios de maestría, con el número de registro 634201