Segmentación semántica para imágenes de paisajes tropicales
Fecha
2017Autor(es)
Corzo Ussa, Germán DaríoDirector(es)
Quiroga Sepúlveda, Julián ArmandoPublicador
Pontificia Universidad Javeriana
Facultad
Facultad de Ingeniería
Programa
Maestría en Ingeniería Electrónica
Título obtenido
Magíster en Ingeniería Electrónica
Tipo
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
COAR
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Citación
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Resumen
En el presente trabajo se establece un método para segmentación semántica de imágenes cartográficas de paisajes tropicales colombianos a través del análisis supervisado de grupos de pixeles en tres clases: vegetación, fuentes de agua y otros objetos (elementos extraños en la naturaleza del paisaje). La técnica planteada permite integrar las características de color, textura y bordes presentes en el contexto de grupos de pixeles y transformar el espacio de múltiples canales directamente en un espacio vectorial Euclidiano. Con ello se logra mejorar el tiempo de procesamiento de maquina al tener una representación estadística de los datos en lugar de una gran cantidad de datos crudos pixel por pixel y permite clasificar los datos utilizando técnicas de máquinas de aprendizaje. Finalmente se hace un análisis de error tanto en el entrenamiento de la máquina como en la clasificación.
Abstract
In the present work a method is established for semantic segmentation of cartographic images of Colombian
tropical landscapes through the supervised analysis of groups of pixels in three classes: vegetation, water sources
and other objects (strange elements in the nature of the landscape). The proposed technique allows integrating the
characteristics of color, texture and edges present in the context of groups of pixels and transform the space of
multiple channels directly into a Euclidean vector space. This is achieved by improving the machine processing
time by having a statistical representation of the data instead of a large amount of raw data pixel by pixel and
allows classifying the data using machine learning techniques. Finally, an error analysis is made in both machine
training and classification.
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