Multilocal methods for ridge and valley delineation in image analysis

Resumen

Las crestas y los valles son descriptores geométricos muy relevantes en análisis de imágenes, La literatura está llena tanto de terminología referente a estos descriptores como de caracterizaciones matemáticas y algorítmicas que intentan formalizar lo que intuitivamente representa. Esta situación provoca confución en los lectores noveles que quieren computar estos descriptores para su uso en análisis de imágenes. Esta tesis empieza por revisar las principales caracterizaciones de crestas y valles y de medidas de cresititud y vallitud, aglutinándo las todas en un marco común donde quedan clasificadas como caracterizaciones locales (pliegues), multilocales (p.e. Patrones e drenaje) y globales (separatrices) según la naturaleza de la caracterización. A continuación, se estudia la utilidad de las distintas caracterizaciones en el contexto de diferentes tareas relevantes en el marco del análisis de imágenes. En el contexto de las imágenes en niveles de gris, esta tesis continua con el análisis de distintas medidas de plieguitud (crestitud/vallitud local) basadas en la curvatura extrínseca de los conjuntos de nivel (LSEC) de la imagen, debido a sus propiedades especiales de invarianza.Sin embargo, a pesar d eun potencial utilidad, en la práctica se torna en una medida de prieguitud con discontinuidades y con un rango dinámico que oscila de forma indeseable. El mismo problema se observa también al utilizar otras medidas de plieguitud propuestas en la literatura. En esta tesis se defiende que estos problemas son debidos a la naturaleza local de estas medidas. Por este motivo, en lugar de diseñar soluciones ad hoc al problema, se proponen dos nuevas medidas de pleiguitud que se basan en la idea de la medida LSEC de cara a conservar sus propiedades de invarianza pero que tienen un carácter multilocal. En esta tesis se demuestra y se ilustra que las nuevas medidas de pleiguitud, llamadas MLSEC y MLSEC-ST ,