Segmentación de imágenes mediante estrategias de lógica y conjuntos difusos.

Abstract

Se desarrolló un sistema de segmentación de imágenes agrícolas utilizando la teoría de lógica y conjuntos difusos, proponiéndose en este documento un sistema que se ajusta a las características de los productos presentes en la escena. Las imágenes agrícolas constan escenas de frutos de café, y en la escena solamente aparecen frutos. La adquisición de dichas imágenes se lleva a cabo utilizando un fondo de alto contraste, controlándose la condiciones de iluminación mediante un filtro difusor de luz, el cual reduce los brillos debidos a la incidencia directa o indirecta de esta. El filtro está construido con papel pergamino, principalmente. La herramienta propuesta se deriva de la teoría de contornos activos o “snakes”. Sin embargo, el sistema difuso utilizado para el ajuste nace de la teoría de conectividad difusa. El sistema de segmentación consta de dos etapas: 1-Reducción de la información espectral: a partir de un proceso fuera de línea, se obtienen tanto el subespacio del color en RGB como las regiones más importantes en este, las cuales representan satisfactoriamente la información espectral para la escena del café. 2-Ajuste de contorno: utilizando la información espectral reducida y las características de forma comunes al fruto en análisis, se lleva a cabo un proceso de ajuste de contornos, utilizando para ello un sistema difuso. Co la herramienta de segmentación propuesta se obtuvo un índice de detecciones correctas del 70% / Abstract: An agricultural image segmentation system , based on fuzzy set and logic theory, is discussed here. The features of those products into digital scenes are incorporated to it. The agricultural images acquired contain coffee fruits, and there are only fruits in those images. A high contrast background is used to acquire them, controlling the illumination conditions by a diffuser filter, which attenuates those shines given to direct or undirect incidence of light on fruits. The segmentation system has two stages: 1) Offline reduction of spectral information: the relevant color information is obtained here, through an offline procedure, 2) Fuzzy-based contour fitting: the reduced spectral information as well as shape features, are used to adjust a contour. Besides, fuzzy connectedness foundations are used as well. The segmentation of coffee fruit is performed when an iterative process finishes. The proposed segmentation tool reaches a 70% of correct detection regions.