Segmentación de imagen por color basado en quorum sensing bacterial - Martínez Sarmiento, Fredy Hernán; Hernández Suarez, César Augusto; Acero Soto, Diego Mauricio (Tecnura, 2017)
Contexto: El sistema visual del ser humano es capaz de un elevado nivel de procesamiento de imágenes y extracción de información; por otro lado, muchos procesos de toma de decisiones se soportan en el análisis visual como herramienta primaria. Se propone, por lo tanto, un esquema de segmentación de imágenes de acuerdo al color que busca replicar funcionalmente este tipo de procesos a fin de identificar en imágenes el área relevante para la estimación de oxígeno al interior de hornos. Método: El algoritmo está soportado por esquemas bio-inpirados de navegación autónoma. El sistema trata de imitar el comportamiento de las bacterias (agentes artificiales) cuando se desplazan en un ambiente desconocido en busca de alimento, considerando solamente las lecturas locales del ambiente. El objetivo es que los agentes se muevan hacia las áreas de interés, proceso que se acelera por la inclusión del Quorum Sensing (QS) que consiste en que las bacterias liberan información adicional en el medio cuando se supera un umbral poblacional, lo cual acelera la convergencia. Resultados: El sistema ha sido aplicado exitosamente para segmentar un conjunto de imágenes provenientes del interior de un horno industrial. A un conjunto de imágenes tomadas al interior del horno de carbonización se le aplica segmentación del área correspondiente a la flama de acuerdo a patrones de referencia. El área a segmentar se identifica mediante el algoritmo propuesto de QS. Luego de remover el resto de la imagen, ésta se utiliza para estimar el contenido de oxígeno a partir de medidas de similaridad utilizando el histograma e imágenes de referencia. Los resultados muestran una reducción en los errores de estimación con respecto al mismo proceso sin la segmentación de la imagen. Conclusiones: Problemas presentes en las imágenes reales tomadas al interior del horno, tales como corrimientos y bajo contraste con el fondo, inciden en estimaciones erróneas del nivel de oxígeno en el proceso de combustión. Se ha demostrado que dichos errores pueden ser reducidos mediante pre-procesamiento de las imágenes, en particular, utilizando el algoritmo propuesto para aislar el área de la imagen con la información relevante.