Optimización de la segmentación local de sauvola aplicada a la detección de defectos superficiales en escenas con iluminación no homogénea Reportar como inadecuado




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Alejandro Restrepo-Martínez ; John W. Branch-Bedoya ;Tecno Lógicas 2011, 27

Autor: Jeyson Molina-Cortés

Fuente: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=344234327004


Introducción



Tecno Lógicas ISSN: 0123-7799 tecnologicas@itm.edu.co Instituto Tecnológico Metropolitano Colombia Molina-Cortés, Jeyson; Restrepo-Martínez, Alejandro; Branch-Bedoya, John W. Optimización de la Segmentación Local de Sauvola Aplicada a la Detección de Defectos Superficiales en Escenas con Iluminación No Homogénea Tecno Lógicas, núm.
27, diciembre, 2011, pp.
53-73 Instituto Tecnológico Metropolitano Medellín, Colombia Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=344234327004 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto Optimización de la Segmentación Local de Sauvola Aplicada a la Detección de Defectos Superficiales en Escenas con Iluminación No Homogénea Jeyson Molina-Cortés1 Alejandro Restrepo-Martínez2 John W.
Branch-Bedoya3 Resumen La presencia de iluminación no homogénea en imágenes de escenas reales es un problema actual que dificulta la adecuada segmentación de estas.
En este trabajo se presenta una metodología para la optimización de la segmentación local de Sauvola para la detección de defectos superficiales en imágenes no homogéneamente iluminadas ajustando sus parámetros mediante algoritmos genéticos.
La metodología consta de estas etapas: Primero se plantea el problema desde la perspectiva de los algoritmos genéticos donde cada individuo de la población representa los valores para los parámetros de Sauvola.
Luego, varias funciones de aptitud son propuestas utilizando métricas de comparación entre una segmentación de Sauvola y una realizada manualmente.
Cada función es evaluada ejecutando el algoritmo genético utilizando esta en un subconjunto de imágenes.
La mejor función de aptitud según los resultados de la optimización, es utili...





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