En este artículo se describe una nueva técnica de segmentación paramétrica (TSP) de imágenes formulada como un problema de optimización de una función objetivo, la solución factible está contenida en el espacio binario u-dimensional y está compuesta por un conjunto de imágenes binarias las cuales son generadas a partir de la imagen original y del ajuste de ciertos parámetros. La función objetivo es una función de similitud y el argumento del optimo son los parámetros óptimos de la segmentación. La TSP minimiza el error de comparar la imagen segmentada en el paso n con la imagen segmentada en el paso n-1. La TSP emplea un algoritmo de segmentación basado en técnicas de morfología matemática como la transformada watershed. Esta técnica se utilizó para automatizar y optimizar los algoritmos clásicos de segmentación como: la detección de bordes de Canny, la binariza...

En este artículo se describe una nueva técnica de segmentación paramétrica (TSP) de imágenes formulada como un problema de optimización de una función objetivo, la solución factible está contenida en el espacio binario u-dimensional y está compuesta por un conjunto de imágenes binarias las cuales son generadas a partir de la imagen original y del ajuste de ciertos parámetros. La función objetivo es una función de similitud y el argumento del optimo son los parámetros óptimos de la segmentación. La TSP minimiza el error de comparar la imagen segmentada en el paso n con la imagen segmentada en el paso n-1. La TSP emplea un algoritmo de segmentación basado en técnicas de morfología matemática como la transformada watershed. Esta técnica se utilizó para automatizar y optimizar los algoritmos clásicos de segmentación como: la detección de bordes de Canny, la binariza...