En relación con el proyecto en el que estoy involucrado actualmente, me he dado cuenta de que una cosa que podría ayudarme es 'segmentar' mi imagen. Con ese fin, he mostrado un ejemplo muy simple a continuación.
Cómo funcionan los métodos de segmentación en general, y qué clase de ellos ayudaría a sacarme de la primera imagen:
... a la segunda:
Ignore la escala que podría haber ocurrido aquí, pero tiene la idea general.
Respuestas:
Uno de los métodos más simples que puedes usar es
Esquema de "crecimiento de la región". Aquí, el algoritmo comienza con puntos iniciales y sigue registrando el píxel rodeado por él, siempre que la región en su conjunto tenga la misma propiedad que antes y después de la inclusión del píxel. Esto se aplica con un conjunto razonablemente bueno de puntos de semillas de forma recursiva.
Esta propiedad puede ser variaciones de color, propiedades estadísticas como la media y la varianza de la intensidad de las regiones, o puede ser textura. Y el criterio para la segmentación es la homogeneidad de la región.
El mismo principio, pero la implementación alternativa es el enfoque de división y fusión de regiones. Aquí una imagen se divide primero en partes fijas; digamos 4 partes y se calculan las puntuaciones correspondientes de las propiedades anteriores. Ahora, cada subregión se divide aún más, y podemos verificar si alguna región es significativamente diferente de otras o igual. Si la homogeneidad de las sub partes es la misma, esencialmente se fusiona de nuevo. Pero si el elemento se da cuenta de que tiene diferentes propiedades, ahora se ubicará en diferentes regiones.
Lea esto para más detalles: http://vplab.iitm.ac.in/courses/CV_DIP/PDF/lect-Segmen.pdf
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