Modelos de interacción lateral en computación acumulativa para la obtención de siluetas

Resumo

El trabajo objeto de esta tesis doctoral consiste en el estudio, diseño y realización práctica de un sistema de computación acumulativa con interacción lateral, destinado a las segmentación de los objetos deformables en movimiento en secuencias de imágenes, Los mecanismos de computación utilizados están inspirados en la biología. La arquitectura diseñada, modular, distribuida y parcialmente autoprogramable, consigue realizar tareas complejas. En este caso, la extracción de siluetas deformables en secuencias de imagen. Esta operación se realiza mediante módulos de computación simples inspirados en el efecto acumulativo que se produce en las conexiones sinápticas. Estos son los módulos de computación acumulativa, a los que se ha añadido como aportación principal de esta tesis, una interacción lateral. O puede verse, a tenor de un extenso conjunto de pruebas realizadas los resultados obtenidos, que el método mejora la capacidad computacional de forma significativa, permitiendo abordar aplicaciones que son enormente costosas si se acomenten con algoritmos de estructura menos biológica. Se consigue abordar problemas complejos mediante estructuras simples. El sistema desarrollado solventa el problema de extracción de siluetas en secuencias de imagen continuas de forma satisfactoria. De hecho, se consigue segmentar las distintas siluetas que aparecen en la escena, separándolas del fondo de forma independiente, a pesar de que éstas estén compuestas de varias zonas con distintos niveles de gris. Los pasos más significativos seguidos para la consecución de la solución ofrecida son: A,- preprocesamiento de las imágenes de entrada. B,- segmentación a partir de las bandas de nivel de ris. C,- computación acumulativas para la identificación de manchas móviles. D,- eliminación del fondo de la imagen mediante interacción lateral. E,- fusión de manchas en objetos mediante interacción lateral.