Obtención de rasgos preponderantes en imágenes de escena natural mediante un Modelo de Atención Selectiva

  • Yesenia González UPIITA, Instituto Politécnico Nacional, México
  • Alan Solano UPIITA, Instituto Politécnico Nacional, México
Palabras clave Obtención de rasgos preponderantes, Atención selectiva, Filtro de Gabor en 2D, Agrupamiento de datos, Red neuronal de competencia

Resumen

En este artículo se presenta la extracción de rasgos preponderantes en imágenes de escena natural. Las imágenes son procesadas utilizando como base los modelos de color RGB, HSI y CMY, para posteriormente utilizar combinaciones de las componentes de color como características de entrada a un modelo de atención selectiva basado en la aplicación de un filtro especializado de Gabor en 2 dimensiones, con el cual se obtienen algunos de los rasgos (bordes y contrastes sobresalientes), que después son resaltados por una etapa de agrupamiento de datos y
una etapa de red neuronal artificial de competencia. Los resultados de las simulaciones muestran que el sistema es capaz de encontrar los rasgos preponderantes en escenas sencillas y muestra resultados alentadores en escenas complejas. Para las pruebas se utilizaron imágenes en formato
de color RGB de 640 × 480 pixeles (VGA). La implementación se realizó en el lenguaje MATLAB®.

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Publicado
2017-11-01
Cómo citar
[1]
Y. González y A. Solano, Obtención de rasgos preponderantes en imágenes de escena natural mediante un Modelo de Atención Selectiva, ingenieria, n.º 15, pp. 59-70, nov. 2017.
Sección
Artículos
Palabras clave: Obtención de rasgos preponderantes, Atención selectiva, Filtro de Gabor en 2D, Agrupamiento de datos, Red neuronal de competencia

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