Curves Extraction in Images

• ZORAIDA MARTÍNEZ ^[1]
  1. [1] Universidad Simón Bolívar División de Física y Matemática Departamento de Cómputo Científico y Estadística
• Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 38, Nº. 1, 2015, págs. 295-320
• Idioma: inglés
• DOI: 10.15446/rce.v38n1.48815
• Títulos paralelos:
  • Extracción de curvas en imágenes
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Presentamos una metodología para la extracción de procesos de curvas en imágenes, mediante un resumen estadístico de la información direccional dado en medidas de localización, curvatura y dirección asociadas a los pixels que componen cada curva. El propósito principal es obtener medidas que sirvan como insumo para la reconstrucción de los procesos de curvas que sean de interés, en formato de vector, de manera que las curvas extraídas puedan ser almacenadas fácilmente y reconstruidas en base a pocos parámetros conservando información representativa de su curvatura en cada pixel. Como punto de partida se usa la información direccional obtenida a partir de la metodología de detección consistente de curvas, la cual comprende la descomposición de la imagen en un dominio direccional contenido en \mathbb{R}2-k, con k\in\mathbb{N}. Para este tipo de datos se proponen criterios básicos para las medidas de resumen y se muestra la aplicación a cuatro casos de imágenes satelitales para la extracción de tramos de río en dichas imágenes.

  • English

    We present a methodology for extracting processes of curves in images, using a statistical summary of the directional information given in measures of location, curvature and direction associated with the pixels that compose each curve. The main purpose is to obtain measures that serve as input for the reconstruction, in vector format, of a process of curves which are of interest, so that the extracted curves can be easily stored and reconstructed based on few parameters conserving representative information of its curvature at each pixel. As starting point, the directional information obtained from a methodology of consistent curves detection is used, which includes the decomposition of the image in a directional domain contained in \mathbb{R}2-k, with k\in\mathbb {N}. Basic summary measures criteria are proposed for this type of data and the application to four cases of satellite images for extraction of sections of rivers in these images are shown.

• Referencias bibliográficas
  • Candès, E.,Demanet, L.,Donoho, D.,Ying, L.. (2006). 'Fast discrete curvelet transforms'. Multiscale Modeling Simulation. 5. 861-899
  • Candès, E.,Donoho, D.. (2000). 'Curvelets - A suprisingly efective nonadaptive representation for objects with edges'. Curves and...
  • Candès, E.,Donoho, D.. (2000). 'Curvelets, multiresolution representation, and scaling laws'. SPIE Wavelet Applications in Signal...
  • Candès, E.,Donoho, D.. (2002). 'Recovering edges in ill-posed inverse problems optimality of curvelet frames'. Annals of Statistics....
  • Candès, E.,Donoho, D.. (2004). 'New tight frames of curvelets and optimal representations of objects with piecewise C-2 singularities'....
  • Chang, W.,Coghill, G.. (2000). 'Proceedings of the International ICSC Congress on Intelligent Systems and Applications (ISA 2000)'....
  • Cheriet, M.,Kharma, N.,Liu, C.,Suen, C.. (2007). Character Recognition Systems. John Wiley & Sons, Inc.. Hoboken.
  • Do, M. N.. (2001). Directional multiresolution image representations.
  • Do, M.,Vetterli, M.. (2001). 'Contourlets: A directional multiresolution image representation'. Proceedings International Conference...
  • Do, M.,Vetterli, M.. (2005). 'The Contourlet Transform: An Efficient Directional Multiresolution Image Representation'. IEEE Transactions...
  • Gonzalez, R.,Woods, R.. (2002). Digital Image Processing. Prentice Hall. Upper Saddle River.
  • Gonzalez, R.,Woods, R.,Eddins, S.. (2004). Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice Hall.
  • Martinez, Z.. (2011). Detección automática de curvas en imágenes.
  • Martínez, Z.,Ludeña, C.. (2011). 'An algorithm for automatic curve detection'. Computational Statistics & Data Analysis. 55. 2158-2171
  • Myler, H. R.,Weeks, A. R.. (1993). Computer Imaging Recipes in C. Prentice-Hall, Inc..
  • Nixon, M.,Aguado, A.. (2008). Feature Extraction & Image Processing. Academic Press.
  • Phoong, S.,Kim, C.,Vaidyanathan, P.,Ansari, R.. (1995). 'A new class of two-channel biorthogonal filter banks and wavelet bases'....
  • Sezgin, M.,Sankur, B.. (2004). 'Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation'. Journal of Electronic...