Segmentación automática no supervisada de imágenes mediante agrupamiento espectral - Tito Valdez, Henry Nilton (2020)
La segmentación suele presentar el paso inicial, y al mismo tiempo, el más crucial en un sistema de evaluación de imágenes porque sus resultados influirán en los pasos posteriores. La intención de este estudio es analizar la efectividad de la segmentación, automática no supervisada de imágenes mediante agrupamiento espectral. El algoritmo guio este trabajo para desarrollar un método de segmentación de imágenes que resuelve dos problemas principales, primero, reducir los tiempos de ejecución y segundo, lograr la segmentación en regiones coherentes en una determinada imagen, de manera que creamos que se han logrado satisfactoriamente los objetivos planteados. Se realizó la implementación de una aplicación informática que realiza de forma automática la segmentación de imágenes mediante agrupamiento espectral, esta se realizó en lenguaje de programación R, la implementación de los siguientes módulos, adquisición preprocesamiento (Smootting y Redimensionamiento), vector, cálculo de la matriz de conversión similaridad, de matriz imagen, matriz a Laplaciana Normalizada/ unnormalizada, Proyectar en la imagen original, los desenlaces mostraron que procedimiento de segmentación propuesto tiene una efectividad promedio de 91.5% mediante el puntaje F1, 90.5% mediante el Coeficiente Dice y una efectividad del 90.7% según el nómina de Jaccard. Es decir que el enfoque propuesto tiene una efectividad promedio mayor al 90%.