IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMO DE SUPERPIXELES PARA LA SEGMENTACIÓN DE IMÁGENES A COLOR

 

1Ing. Alan Hernández Girón
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2Dra. Yesenia Eleonor González Navarro
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2M. en C. Adrián Morales Blas
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1BECPOLIMENTES SAPI de CV. Ciudad de México.
2Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas-IPN. Ciudad de México

 

Resumen

En el presente artículo se implementa el algoritmo SLIC (Simple Linear Iterative Clustering, por sus siglas en inglés) de agrupamiento de datos, catalogado dentro de la técnica de superpixeles para la segmentación de imágenes a color. Para las pruebas se utilizaron imágenes de 640×480 pixeles y se implementó en el lenguaje de programación Matlab®.

Palabras clave: Algoritmo SLIC, superpixeles, segmentación de imágenes a color.

 

I. Introducción

La segmentación de imágenes digitales mediante superpixeles se ha convertido en una técnica popular para aplicaciones en visión artificial [1, 2]. El término de superpixel fue introducido en 2003 [3] y se refiere al agrupamiento de pixeles con rasgos similares dentro de una imagen. Los superpixeles proporcionan una manera conveniente de realizar una caracterización focal de parámetros en una imagen digital.

A la fecha se han desarrollado distintos algoritmos de superpixeles y se han propuesto categorizarlos de acuerdo al tipo de algoritmos o técnicas que toman como base [1].

Este trabajo se centra en la segmentación de imágenes a color a partir de la implementación del algoritmo SLIC (Simple Linear Iterative Clustering, por sus siglas en inglés) que está catalogado como un algoritmo basado en técnicas de agrupamiento de datos difusos y que reporta un costo computacional bajo comparado con otras arquitecturas [4].

II. Desarrollo

Algunas de las características de los algoritmos de superpixeles son [3]:

• Son computacionalmente eficientes: Reducen la complejidad de una imagen de cientos de miles de pixeles a solo unos cuantos cientos de superpixeles.
• Realizan una representación eficiente de la imagen: Los superpixeles pueden relacionarse entre sí dentro de una sección más grande en la imagen.
• Los superpixeles son significativos perceptualmente: Todos los píxeles dentro de un superpixel son uniformes y similares en características, por ejemplo, en color, textura y posición espacial.
• Debido a que los superpixeles son resultado de una sobre-segmentación, muchas de las estructuras de la imagen se conservan.

 

Para que los superpixeles sean útiles, estos deben ser rápidos, fáciles de usar y deben producir segmentaciones de alta calidad. La mayoría de los algoritmos que implementan superpixeles no cumplen con estos requisitos, por el contrario, estos padecen de un alto costo computacional, pobre calidad de segmentación, forma y tamaño inconsistente, o contienen múltiples parámetros de ajuste [5]. La aproximación  que se utiliza en este artículo, a pesar de simple, aborda estos problemas y genera alta calidad de segmentación, superpixeles cuasi-uniformes, así como una forma y tamaño compacto de cada uno de ellos.

Algoritmo SLIC

El algoritmo SLIC genera superpixeles mediante un agrupamiento de pixeles basados en su similitud de color y su proximidad en el plano de la imagen. Se realiza  en un espacio de 5 dimensiones 5-D [labxy], donde [lab] es el vector-píxel de color en el espacio de color CIELAB [6], el cual es extensamente considerado como un espacio de color perceptivamente lineal (uniforme), es decir, que un cambio en el valor de color debe producir un cambio casi de la misma importancia visual; [xy] es la posición del pixel en los ejes horizontal y vertical de la imagen. Mientras que el valor máximo entre dos colores en el espacio de color CIELAB está limitado, la distancia espacial en el plano xy depende del tamaño de la imagen, por lo que no es posible simplemente usar distancia Euclidiana en un espacio 5-D sin antes normalizar las distancias espaciales. Con el fin de agrupar pixeles en un espacio 5-D, el algoritmo SLIC introduce el cálculo de una nueva distancia que considera el tamaño de los superpixeles, con ella, se hace cumplir la similitud de color así como la proximidad entre cada píxel en este espacio 5-D, de manera que el tamaño del agrupamiento esperado y su extensión espacial sean aproximadamente iguales [4].

En (3) se describe la ecuación que define el cálculo de la nueva distancia ds a partir de la obtención de distancia en el espacio de color CIELAB y de la distancia espacial entre pixeles.

Donde ds la suma de la distancia lab y la distancia lab normalizada mediante el intervalo de cuadrícula S. La variable m  introducida en ds  permite el control de la compacidad de un superpixel. Entre más grande sea el valor de m, más se enfatiza la proximidad entre píxeles y más compacto es el superpixel.

Implementación del algoritmo SLIC

El algoritmo SLIC toma como base la teoría de agrupamiento de datos difusos [7, 8], por lo que es necesario iniciar el entrenamiento calculando los centros de cúmulos iniciales. Realizando un muestreo de K centros de cúmulos igualmente espaciados dentro de la imagen y colocando dichos centros a las posiciones que corresponden a la posición de menor gradiente dentro de una vecindad de 3×3 pixeles vecinos. El gradiente de la imagen puede obtenerse a partir de:

donde I(x,y) es el vector lab que corresponde a un pixel en la posición (x,y) y es la norma L2. Cada pixel de la imagen se asocia con el centro de cúmulo más cercano de acuerdo a si el área de búsqueda incluye la posición de dicho pixel. Una vez que todos los pixeles son asociados a un cúmulo, se calcula un nuevo centro de acuerdo a un vector promedio labxy formado por todos los pixeles que pertenecen a ese cúmulo. Este proceso se repite de forma iterativa hasta cumplirse una condición de paro, que puede ser el valor de distancia entre la posición actual y anterior de los centros de cúmulos (cuando el valor de distancia varíe por debajo de cierto umbral, que el algoritmo se detenga). El diagrama de flujo de la Figura 1 muestra la secuencia del algoritmo SLIC para la obtención de superpixeles aplicado a la segmentación de imágenes.  

III. Resultados

La implementación del algoritmo se realizó en un procesador core i5 a 2.5 GHz. La Figura 2 muestra el procesamiento de una imagen utilizando distintos valores de  (número de superpixeles). También se muestra el tiempo de procesamiento de cada imagen.

 

Aplicación

La técnica de superpixeles puede utilizarse como una etapa que permite simplificar los elementos de una imagen para su extracción posterior. La Figura 3 ofrece una comparación de una imagen original con la misma imagen después del algoritmo con un número de 9 superpixeles (K=9). Puede observarse que el objeto queda definido en sus contornos y proporciona menos información, lo cual hace más sencilla su extracción de la imagen.

IV. Conclusiones

El algoritmo implementado resulta una alternativa novedosa para la segmentación de imágenes. En la sección de resultados se muestra la diferencia de una segmentación con K=100 y K=1000, donde la última puede destacar mayor visualización de detalles, y por ende, mayor número de clases para una imagen que usa un valor de K alto. Entonces, el valor de K dependerá del tipo de imágenes que se estén trabajando en una determinada aplicación, considerando el número de objetos que existen en la imagen, es decir, para una imagen que presenta mayor número de patrones u objetos a identificar se utiliza un valor de K alto, por el contrario para una imagen donde existen pocos objetos el valor de K disminuye notablemente resultando en una segmentación efectiva en término de tiempo de procesado. Los tiempos de procesamiento dependen totalmente de la velocidad del procesador de la computadora que ejecuta el algoritmo, y que además, éste se encuentre libre de tareas mientras realiza exclusivamente la ejecución del programa. La ventaja de utilizar esta técnica es que solo necesita de un parámetro para ajustar la salida, el número K de superpixeles. Algo importante de resaltar es que el algoritmo no realiza un etiquetado o conexión de pixeles.

El algoritmo nos permite compactar información relevante para después extraerla de manera sencilla, dependiendo de las características del superpixel. Puede ser desde tomando sus valores característicos del elemento o estableciendo un umbral para extraer los elementos de características similares.

Esta técnica muestra preferencia en vecindades cuadradas, debido a los rangos establecidos para corroborar vecindades.

V. Referencias