| Revista: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000344317 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Angulo, Jesús1 Serra, Jean1 |
| Instituciones: | 1Ecole des Mines de Paris, Centre de Morphologie Mathematique, Fontainebleau. Francia |
| Año: | 2005 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 8 |
| Número: | 4 |
| Paginación: | 303-316 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | La elección de un espacio de representación adecuado para el color sigue constituyendo un reto en procesado y análisis de las imágenes en color. A partir de una familia de espacios en coordenadas polares de tipo luminancia/saturación/matiz (LSM) recientemente propuesta (mejorando al sistema HLS), y que tienen características apropiadas para el tratamiento cuantitativo, se derivan dos histogramas bi–variables: histr;HS (tratando conjuntamente la componente de matiz y la componente de saturación) y histLS (componentes luminancia y saturación) asociados a estos espacios de color. A continuación, se muestra un método morfológico para el agrupamiento de los puntos en los histogramas bi–variables, fundado en la transformación de la línea divisoria de aguas. Después, se obtienen dos particiones (cromática y acromática) por proyección inversa de los histogramas segmentados sobre el espacio de la imagen color inicial. Una combinación de las dos particiones, basada en la saturación, proporciona un método interesante para la segmentación de imágenes en color |
| Resumen en inglés | The choice of a suitable colour space representation is still a challenging task in the processing and analysis of colour images. Starting with the recently proposed family of polar coordinate systems LSH (improving the standard HLS) which have suitable properties for quantitative image processing, the derivation of two bivariate histograms: histr;HS (putting together the Hue component and the Saturation component) and histLS (Luminance and Saturation components) associated to these colour spaces is presented. A method for the morphological clustering of the points in the bivariates histograms is shown, relying on the watershed transformation. Then, by back projecting on the space of the initial colour image, two partitions (chromatic and achromatic) are obtained. A saturation–based combination of the two partitions yields an interesting method for segmenting colour images |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Computación, Procesamiento de imágenes, Imágenes digitales, Color, Histogramas, Segmentación del color, Morfología matemática |
| Keyword: | Computer science, Computing, Images processing, Digital images, Color, Histograms, Color segmentation, Mathematical morphology |
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