¿Qué es el crecimiento de regiones?
El crecimiento de regiones es un método de segmentación de imágenes que parte de uno o más píxeles semilla. Añade repetidamente vecinos conectados cuyo color, intensidad, textura u otras propiedades medidas cumplen una regla de similitud.
Cómo funciona el crecimiento de regiones
El crecimiento de regiones evalúa una vecindad local alrededor de los píxeles aceptados, por lo que las decisiones de pertenencia se propagan hacia fuera desde cada semilla en lugar de tomarse de forma independiente en toda la imagen. La conectividad suele definirse en una cuadrícula de píxeles, mientras que la prueba de homogeneidad puede usar valores individuales o estadísticas que se actualizan a medida que la región se expande. Su continuidad espacial lo diferencia de los métodos de agrupamiento, que pueden agrupar píxeles visualmente similares pero desconectados. En un pipeline de imágenes, suele producir una máscara para medición, extracción o refinamiento posterior.
Datos clave
- La conectividad de cuatro vecinos solo considera la adyacencia horizontal y vertical, mientras que la conectividad de ocho vecinos también admite diagonales y puede unir regiones que se tocan por las esquinas.
- Actualizar la media o la varianza de una región después de cada píxel aceptado hace que el criterio sea adaptativo, pero la máscara resultante puede depender del orden de las semillas cuando compiten varias regiones.
- El ruido y los gradientes de intensidad suaves pueden crear vías estrechas de fuga; el suavizado, las restricciones de los límites o el posprocesamiento, como el relleno de huecos, son medidas de protección habituales.
Cuándo es importante el crecimiento de regiones
Elige el crecimiento de regiones cuando el objetivo forme un área conectada y sea posible seleccionar semillas representativas de forma confiable. Las semillas inadecuadas o los umbrales de similitud permisivos pueden fusionar regiones distintas o permitir fugas a través de límites débiles.