Segmentación no supervisada de imágenes satelitales basada en el método de crecimiento de regiones

Abstract

La segmentación de imágenes satelitales se refiere al proceso de dividir una imagen multiespectral proveniente de sensores a bordo de los satélites, en grupos de píxeles que tengan una propiedad común. En este trabajo el método utilizado para la segmentación es el de crecimiento de regiones, que consiste en la obtención automática de un conjunto de píxeles llamados semillas. Estas semillas son representativas de las distintas regiones en la imagen, a partir de ellas se van incorporando de manera iterativa los píxeles vecinos que cumplan con una propiedad definida. Como procesamiento preliminar se proponen y evalúan distintos filtros con el fin de conseguir el conjunto de semillas más apropiado al momento de aplicar las dos técnicas de segmentación utilizadas en este trabajo. Estas técnicas son: Transformada Watershed y la técnica basada en autómatas celulares Growcut. La primera de ellas es ampliamente conocida y ha sido presentada en muchos estudios anteriores, sirve de referencia para evaluar los resultados con los diferentes filtros propuestos. La segunda técnica, permite incorporar al proceso de segmentación diversas propiedades de las semillas con el fin de obtener un mejor criterio para el crecimiento de regiones. La segmentación se realizó sobre cuatro imágenes de diferentes zonas de Venezuela con regiones variadas, para ser evaluados los resultados por un especialista en interpretación de imágenes. Palabras claves: imágenes satelitales, segmentación de imágenes, autómatas celulares, filtros morfológicos.