Segmentación y clasificación de imágenes - introducción
La segmentación es el proceso por el que se divide una imagen en sus partes constituyentes u objetos. Es uno de los elementos más importantes dentro del análisis automatizado de imágenes, ya que permite extraer objetos u otras entidades de interés a partir de una imagen, para un procesamiento posterior, como pueda ser la descripción o el reconocimiento.
Básicamente, la segmentación es también un proceso de clasificación de pixeles: se asigna un valor de clase a cada pixel, de manera que la imagen queda segmentada en subconjuntos. El resultado es un proceso de clasificación que además es capaz de asignar otras propiedades a estos segmentos definidos anteriormente.
En este módulo se va a familiarizar con algunos de los métodos más importantes de segmentación, y con tres de los métodos más usuales utilizados para identificar las estructuras y, por tanto, poder clasificar las imágenes. Se van a explicar los métodos no supervisados y los supervisados, y se va a mostrar además un ejemplo de clasificador probabilístico de red neuronal. Los métodos de verificación en tierra y exactitud en la clasificación completarán el módulo.
| Imagen de prueba | Segmentación | Clasificación | Verificación en tierra | Exactitud en la clasificación |
| No supervisada | ||||
| Supervisada | ||||
| Redes neuronales |
Antes de nada, eche un vistazo a la imagen Landsat que se va a utilizar a lo largo del módulo para explicar los métodos de segmentación y clasificación.
