El objetivo de la segmentación es dividir (segmentar) y separar la información original para generar nuevas imágenes que representen las estructuras internas del paciente
La segmentación de imagen es un procesado digital que consiste en reconocer de forma automática o semiautomática los objetos de una escena con la menor intervención previa por parte del usuario: 1. Mediante contornos. 2. Mediante regiones “uniformes”. Ambas son complementarias. En una imagen “ideal“ bastaría con una, ya que la otra da la misma información. Sin embargo en imágenes “reales”, en las que hay ruido, atributos faltantes, etc., utilizar estas técnicas de manera combinada puede dar gran robustez al sistema dando resultados mas precisos
Esto va a dar lugar a que la imagen presente unas características muy ruidosas, efecto conocido como speckle Es necesario pues recurrir a métodos más robustos que utilicen información a priori1 y que hagan uso de la misma, para paliar así las dificultades perceptuales de este tipo de imágenes
Técnicas de Procesamiento basadas en Puntos de la Imagen Estas técnicas consisten en algoritmos que modifican el valor de un pixel basados en el valor previo de tal pixel o en su localización El histograma de una imagen es ampliamente utilizado como herramienta tanto cualitativa como cuantitativa. Este corresponde a un gráfico de la distribución de valores de intensidad de los pixeles de una imagen (niveles de gris) o de una porción de la misma.
II.1 Histograma de una Imagen II.2 Realce de imágenes por modificación del contraste a) Negativo de la Imagen (La idea es convertir aquellas porciones de la imagen que son claras en oscuras y las que son oscuras en claras) b) Control del brillo de una imagen Esto se logra sumando o restando un valor constante a cada pixel de la imagen de entrada. Técnicas de Procesamiento basadas en Puntos de la Imagen
c) Binarización de imágenes es una técnica que permite convertir imágenes con niveles de gris, en una imagen binaria (blanco y negro). d) Ampliación del contraste se le conoce como dilatación del histograma II.3 Perfil en una imagen