Para efectuar una Segmentación
Vea acerca de Segmentación en el SPRING
Segmentando una imagen:
- seleccione en el "Panel de
Control" una imagen y cliquee en Imagen -
Segmentación... o en MNT -
Segmentación... en el menú principal;
- seleccione la(s) imagen(es) o la(s) grid(s)
que desea utilizar para la segmentación;
- escoja un Método
de segmentación: Crecimiento
de Regiones, Crecimiento de Regiones Multi, Crecimiento de Regiones Baatz o Detección
de Cuencas;
Si en este caso la selección del método es Crecimiento de Regiones:
- suministre un valor, entero y mayor que cero, que
se usará como límite de Similitud;
- suministre un valor, entero y mayor que cero, que
se usará como tamaño mínimo de área, en píxeles, que representarán una región segmentada;
- escoja una Banda de Exclusión en caso de que quiera
que la región de la imagen o grid, definida por esta banda, no sea
considerada durante el proceso de clasificación. La banda
de exclusión sirve, así, para definir regiones donde
no se desea segmentar la imagen o grid escogida.
Si en este caso la selección del método es Crecimiento de Regiones Multi:
-
suministre un valor, entero y mayor que cero, que
se usará como límite de Similitud;
-
suministre un valor, entero y mayor que cero, que
se usará como tamaño mínimo de área, en píxeles, que representarán una región segmentada;
-
si se activa el botón Normalizar, el valor de similitud proporcionada será normalizado. Si el valor proporcionado
es un valor normaliado el botón debe ser desactivada. El valor predeterminado es activado. Esto también se aplica a las
imágenes con valores muy bajos de píxeles. Esta función se activa sólo para este método.
- opcionalmente, haga clic en Operaciones avanzadas para cambiar los valores predeterminados de los parámetros avanzados
relacionados con el rendimiento (ver en funcionamiento las operaciones avanzadas);
Si en este caso la selección del método es Crecimiento de Regiones Baatz:
-
suministre un valor, entero, entre [0,1] y mayor que cero, que
se usará como límite de Similitud;
-
suministre un valor, entero y mayor que cero, que
se usará como tamaño mínimo de área, en píxeles, que representarán una región segmentada;
-
suministre un valor para el color Peso: El peso dado a la componente de color, estándar: 0,5, intervalo válido: [0.1];
-
suministre un valor para Compacto: El peso dado a la componente de compresión, estándar: 0,5, intervalo válido: [0.1];
-
opcionalmente, haga clic en Operaciones avanzadas para cambiar los valores predeterminados de los parámetros avanzados
relacionados con el rendimiento (ver en funcionamiento las operaciones avanzadas);
Obs: Para obtener más información sobre el método Baatz basado en el artículo "Multiresolution segmentation: an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation” de Baatz e Schape, 2000; haga clic
aqui (en inglés).
Si en este caso la selección del método es Detección de Cuencas:
- suministre un valor, entero y mayor que cero, que se usará como umbral inicial ND;
Obs:. La segmentación de detección de cuencas se hace en una extracción de bordes de la imagen resultante. La extracción de bordes se realiza mediante un algoritmo de detección de borde, o el filtro de Sobel. Este algoritmo considera el gradiente de nivel de
gris de la imagen original para generar la imagen de intensidad una imagen o el borde de la pendiente.
- seleccione una categoría del Modelo de Datos Imagen en la cual la imagen segmentada será creada;
- suministre un nombre para el PI que contendrá la Imagen Segmentada que ha de crearse;
- en Suavización de Arcos, escoja Sí si desea suavizar los bordes o No para la no suavización de los bordes;
- cliquee en Rectángulo Envolvente... para definir un área menor que la del proyecto, en caso de que quiera efectuar la segmentación en sólo una parte de la imagen o grid (vea acerca de operación del rectángulo envolvente);
- cliquee en el botón Ejecutar para realizar la segmentación.
Notas:
1. La medida de Similitud está basada en la distancia
Euclidiana entre los valores medios de los niveles de gris de
cada región. De ahí que dos regiones se consideren diferentes si la distancia entre sus medias fuese superior al
límite de Similitud escogido.
2. Las regiones con un área menor que el mínimo escogido
son absorbidas por las regiones adyacentes más similares a
estas.