👥 Autores

⚡ Jesús Camarena

Tabla de contenido

🔸 Introducción

Hoy nos enfocaremos en la segmentación de regiones por umbral, específicamente el método Otsu. Este método permite encontrar un umbral óptimo para dividir la imagen en dos regiones: una que contiene el fondo y otra que representa la región de interés.

Para entenderlo mejor, tomemos un ejemplo sencillo: una imagen con granos de arroz sobre un fondo gris oscuro. La segmentación con Otsu nos ayuda a separar automáticamente los granos del fondo al identificar un umbral que clasifica los píxeles como parte del fondo o de los granos.

Objetivos de la clase:

1. Comprender el concepto de histogramas bimodales y su utilidad en segmentación.
2. Entender cómo el método Otsu encuentra un umbral óptimo basado en mediciones estadísticas.
3. Aplicar el método Otsu para segmentar imágenes y analizar sus resultados.

📘 Fundamento Teórico

📖 Segmentación por Umbral

La segmentación por umbral consiste en clasificar los píxeles de una imagen en dos grupos:

• Región de interés: Píxeles con tonos de gris mayores al umbral.
• Fondo: Píxeles con tonos de gris menores o iguales al umbral.

Ejemplo:

• Imagen: Fondo gris oscuro con granos de arroz claros.
• Umbral: Clasifica píxeles claros como arroz (región de interés) y píxeles oscuros como fondo.

📄 Histogramas Bimodales