La transformada de Radon aplicada a la segmentación de imágenes digitales en escala de grises

Ricarod Joaquín De Armas Costa, Shirley Viviana Quintero Torres, C. A. Muñoz, Carlos Camilo Guillermo Rey Torres
{"title":"La transformada de Radon aplicada a la segmentación de imágenes digitales en escala de grises","authors":"Ricarod Joaquín De Armas Costa, Shirley Viviana Quintero Torres, C. A. Muñoz, Carlos Camilo Guillermo Rey Torres","doi":"10.22395/RIUM.V17N32A10","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"espanolEn este articulo de investigacion cientifica se da a conocer a la comunidad interesada en el procesamiento digital de imagenes, una aplicacion inedita de la transformada de Radon para segmentar imagenes en escala de grises, lo que permite la identificacion y clasificacion de regiones u objetos, misma que puede extenderse a imagenes en color. Los resultados obtenidos se compararon con los resultados de dos algoritmos clasicos de segmentacion: el algoritmo de umbralizacion Otsu optimizado, y el algoritmo de crecimiento de regiones Seeded Region Growing. EnglishIn this scientific research article, the community interested in digitalimage processing is introduced to the new application of Radon’s transformation to segment images in grayscale, which allows the identification and classification of regions or objects, which can be extended to color images. Results obtained were compared with the results of two classic segmentation algorithms: the optimized Otsu thresholding algorithm, and the Seeded Region Growing growth algorithm. portuguesEste artigo de pesquisa cientifica esta dirigido a comunidade interessa no processamento digital de imagens, uma aplicacao inedita da transformada de Radon para segmentar imagens em escala de cinzas, o que permite a identificacao e classificacao de regioes ou objetos, a qual se pode estender a imagens em cor. Os resultados obtidos foram comparados com os resultados de dois algoritmos classicos de segmentacao: o algoritmo de umbralizacao Otsu otimizado e o algoritmo de crescimento de regioes Seeded Region Growing.","PeriodicalId":31131,"journal":{"name":"Revista Ingenierias Universidad de Medellin","volume":"17 1","pages":"213-227"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-07-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Ingenierias Universidad de Medellin","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22395/RIUM.V17N32A10","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract

espanolEn este articulo de investigacion cientifica se da a conocer a la comunidad interesada en el procesamiento digital de imagenes, una aplicacion inedita de la transformada de Radon para segmentar imagenes en escala de grises, lo que permite la identificacion y clasificacion de regiones u objetos, misma que puede extenderse a imagenes en color. Los resultados obtenidos se compararon con los resultados de dos algoritmos clasicos de segmentacion: el algoritmo de umbralizacion Otsu optimizado, y el algoritmo de crecimiento de regiones Seeded Region Growing. EnglishIn this scientific research article, the community interested in digitalimage processing is introduced to the new application of Radon’s transformation to segment images in grayscale, which allows the identification and classification of regions or objects, which can be extended to color images. Results obtained were compared with the results of two classic segmentation algorithms: the optimized Otsu thresholding algorithm, and the Seeded Region Growing growth algorithm. portuguesEste artigo de pesquisa cientifica esta dirigido a comunidade interessa no processamento digital de imagens, uma aplicacao inedita da transformada de Radon para segmentar imagens em escala de cinzas, o que permite a identificacao e classificacao de regioes ou objetos, a qual se pode estender a imagens em cor. Os resultados obtidos foram comparados com os resultados de dois algoritmos classicos de segmentacao: o algoritmo de umbralizacao Otsu otimizado e o algoritmo de crescimento de regioes Seeded Region Growing.
氡变换在灰度数字图像分割中的应用
espanolEn这篇科学调查文章是已知的对数字成像过程感兴趣的社区,这是一种前所未有的Radon变换在灰度级图像分割中的应用,它可以识别和分类区域u对象,可以扩展图像的颜色。将所得结果与经典分割算法的结果进行了比较:优化的Otsu本影化算法和种子区域生长区域生长算法。警告律师的科研文章,对数字图像处理感兴趣的社区介绍了Radon变换在灰度图像分割中的新应用,它可以识别和分类区域或对象,并可以扩展到彩色图像。将得到的结果与两种经典分割算法的结果进行了比较:优化的Otsu阈值算法和种子区域生长生长算法。这篇科研文章针对的是对数字图像处理感兴趣的社区,这是一种前所未有的应用Radon变换来分割灰度图像,它可以识别和分类区域或对象,可以扩展到彩色图像。将所得结果与两种经典分割算法的结果进行了比较:优化的Otsu本影化算法和种子区域生长区域生长算法。
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