👥 Autores

⚡ Jesús Camarena

Tabla de contenido

🔸 Introducción

Hoy nos adentraremos en uno de los procesos más importantes del procesamiento de imágenes: la segmentación. Este método nos ayuda a dividir una imagen en áreas específicas que representan regiones de interés. Imagina que estás analizando una radiografía o un microscopio digital, y necesitas identificar un órgano, un tejido, o una célula en particular. Eso es exactamente lo que hace la segmentación: resalta lo importante y simplifica lo complejo.

Nuestro objetivo es comprender cómo esta técnica nos permite extraer información clave, explorar sus diferentes enfoques y aprender cómo aplicarla en casos prácticos.

Objetivos de la clase:

1. Comprender el concepto y propósito de la segmentación.
2. Explorar los métodos principales: segmentación por regiones y por bordes.
3. Identificar y analizar los retos asociados a este proceso.

📘 Fundamento Teórico

📖 ¿Qué es la segmentación?

La segmentación se encarga de dividir una imagen en regiones disjuntas que destacan áreas específicas de interés. Por lo general, produce una imagen binaria, donde los píxeles blancos representan la región de interés y los negros el fondo.

Ejemplo sencillo: Piensa en una imagen de una pera. El resultado de la segmentación será una imagen donde los píxeles blancos delimitan la forma de la pera y los píxeles negros representan todo lo demás.

Métodos de Segmentación

1. Por regiones:
   • Busca directamente los píxeles que forman parte de la región de interés.
   • Ejemplo: Identificar un tumor en una tomografía.
2. Por bordes:
   • Se enfoca en los límites del objeto de interés, marcando las transiciones entre regiones.
   • Posteriormente, se rellenan los bordes usando operaciones morfológicas.
   • Ejemplo: Delimitar el contorno de un órgano en una imagen de ultrasonido.

Desafíos Comunes

1. Color similar al fondo: Cuando el objeto tiene colores parecidos al fondo, el proceso se vuelve complicado.