Detección de objetos por segmentación multinivel combinada de espacios de color

Resumen

En visión artificial, los procesos de segmentación son de vital importancia cuando se trata de detectar objetos en entornos no estructurados. En concreto, la segmentación haciendo uso de información de color adquiere cierta importancia en ámbitos muy diversos, desde el tratamiento de secuencias de videos para la detección de objetos o individuos en escenas móviles hasta la detección para el seguimiento, también conocido como tracking, pasando por la detección de objetos para la manipulación mediante robots. En este artículo, se presenta un método de detección de objetos haciendo uso de información de color, y tratando de reducir la influencia de sombras y brillos que aparecen formando parte de información acromática presente en las imágenes capturadas. Para ello, se hace uso de las representaciones RGB y HSV, y de una aproximación multiumbral del método do Otsu. El método de detección, que aquí se muestra, se compone de dos fases por un lado la segmentación de regiones cromáticas y por otro lado la detección de los contornos de esas regiones. Con este método se pretende, mostrar una primera aproximación en la detección de objetos de una escena para más adelante buscar la existencia o no de solapamiento entre ellos, y por lo tanto la detección de posibles oclusiones parciales entre ellos.