En esta tesis se presenta un método para la segmentación de imágenes
naturales basado en la técnica de crecimiento de regiones, que toma en
consideración la información de color y textura adaptándose a la percepción
humana. Para ello reinterpreta el tradicional algoritmo de crecimiento de
regiones de forma que la condición de pertenencia y de parada estén
determinadas por la distancia perceptiva entre colores, siendo ambas
adaptativas y automáticamente ajustadas. De ahí surge la idea de crecimiento
de regiones multipaso con condición de pertenencia controlada por textura,
extendido a K dimensiones, siendo K el número de colores de referencia
encontrados en la zona deseada, como se explicará posteriormente a lo largo
de la tesis.
Las novedades aportadas en el marco de la segmentación de imágenes en
color son:
Nuevo algoritmo K-means adaptado a la percepción humana.
Nuevo algoritmo de segmentación de imágenes en color mediante
crecimiento de regiones adaptado a la percepción humana.
Inclusión de información de textura en el método de segmentación.
Así mismo, el algoritmo ha sido integrado en una interfaz gráfica amigable
para facilitar su uso a personas ajenas al mundo del tratamiento de imágenes