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

Abstract

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.