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Ingeniería de la Salud IMAGEN BIOMEDICA SEGMENTACION

Ingeniería de la Salud IMAGEN BIOMEDICA SEGMENTACION. 2013-14. Segmentación de imágenes. Detección de discontinuidades. Pntos aislados. Detección de discontinuidades. Detección de discontinuidades. Segmentación. Segmentación de imágenes. Segmentación de imágenes.

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Presentation Transcript

  1. Ingeniería de la SaludIMAGEN BIOMEDICA SEGMENTACION 2013-14

  2. Segmentación de imágenes

  3. Detección de discontinuidades

  4. Pntos aislados

  5. Detección de discontinuidades

  6. Detección de discontinuidades

  7. Segmentación

  8. Segmentación de imágenes

  9. Segmentación de imágenes

  10. Segmentación de imágenes

  11. Detección de bordes

  12. Detección de bordes

  13. Operadores gradientes

  14. Detección de discontinuidades

  15. Detección de discontinuidades

  16. Detección de bordes

  17. Detección de bordes

  18. Detección de bordes

  19. Detección de bordes

  20. Detección de bordes

  21. Detección de bordes

  22. Detección de bordes

  23. Detección de bordes: Canny

  24. Detección de bordes: Canny

  25. Ejemplo Sobel versus Canny

  26. Detección de bordes en escala de grises

  27. Detección de bordes en escala de grises

  28. Enlazado de bordes

  29. Enlazado de bordes

  30. Enlazado de bordes

  31. Crecimiento de regiones

  32. Puntos semilla

  33. Crecimiento de regiones: División y Fusión

  34. Crecimiento de regiones: división y fusión

  35. Umbralización

  36. Tipos de umbralización Umbralización global: Selecciona un solo valor umbral en el histograma de la imagen. Es el tipo más fácil de umbralizacion pero depende de una buena iluminación. Es el más usado. Umbralización local: Selecciona varios umbrales dentro del histograma y cada uno de estos umbrales se optimiza para un región pequeña de la imagen. Este tipo de umbralización es mucho mas costosa. Existen numerosos algoritmos de umbralización de aplicación en el campo biomédico. Aquí solo citaremos los más relevantes.

  37. Conceptos estadísticos La probabilidad de ocurrencia del nivel de gris i en la imagen Media de niveles de grises para la imagen completa La varianza representa la media aritmética de las desviaciones de la media elevadas al cuadrado • Tipos de distribución: (a) Distribución unimodal: la media, moda y mediana tienen un valor idéntico; (b) Distribución bimodal: aquella que tiene dos puntos máximos.

  38. Segmentación mediante histograma

  39. Umbralización

  40. Segmentación mediante histograma

  41. Segmentación mediante histograma

  42. Segmentación mediante histograma

  43. Algoritmo de umbralización de Otsu Elige el umbral óptimo maximizando la varianza entre clases,mediante una búsqueda exhaustiva. La distribución de probabilidad de los niveles de gris para las dos clases serian: Las medias para las dos clases serían: Usando análisis discriminante, Otsu definió la variancia entre clases de una imagen umbralizada como: Para una umbralización de dos niveles, Otsu verificó que el umbral óptimo t*se elige de manera que sea máxima: Para varias clases:

  44. Aplicaciones en imagen médica La umbralización tambien tiene aplicacion en el campo medico. El algoritmo Otsu, se aplica a imagenes medicas, como por ejemplo las resonancias magneticas

  45. Umbralización adaptativa

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