Puntos Extras

Para la primer entrada de Visión computacional se hablara un poco de la segmentación de la imagen.
Una de las tareas más fundamentales de la visión es la segmentación de imagen, el intento de un grupo de
píxeles imagen en segmentos visuales significativos.

Aquí en el caso más simple, una región de color uniforme puede ser un segmento buena imagen
(por ejemplo, en la flor ). En otros casos, un segmento puede ser una buena textura región o capas semanticamente significativos compuestos de regiones desconectadas y todo el camino a objetos complejos.


La diversidad de tipos de segmento ha llevado a una amplia variedad de enfoques para
segmentación de imágenes:

• Algoritmos para la extracción de las regiones de color uniforme 
• Algoritmos para la extracción de las regiones de textura 
• Algoritmo para regiones con una distribución de color distinto empírico 
• Algunos algoritmos emplean señales de simetría para la segmentación de imágenes 
• Otros utilizan las señales de alto nivel semánticos proporcionados por clases de objetos (es decir, basada en la clase segmentación.

Por ejemplo:
La segmentación por composición: un buen segmento S (por ejemplo, la mantequilla ° y la cúpula o) puede ser fácill y compuesta de otras regiones en el segmento.Las regiones R1, R2 están compuestas de otras regiones correspondientes en S (utilizando transformaciones T1, T2, respectivamente).

La gran diversidad de tipos de segmento de imagen se ha incrementado la necesidad de idear una

enfoque de segmentación unificada. proporciona un marco unificado probabilístico, que permite un plug-in "de una amplia variedad de modelos paramétricos y la captura de distinta índole segmento.
 Esto se limita a un conjunto predefinido de tipos de segmento, y cada objeto específico tiene un segmento de diferentes tipos (por ejemplo, caras, texto, textura, etc) requiere su propio modelo paramétrico explícito.
Por otra parte, la adición de un modelo paramétrico de nuevo a este marco requiere un algoritmo significativo y de un cuidadoso rediseño.

Bibliografia
http://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=es&user=N_maL_AAAAAJ&citation_for_view=N_maL_AAAAAJ:u-x6o8ySG0sC