[ca] La primera part de la tesi es focalitza en l'anàlisi del context espacial en la segmentació semàntica d'imatges. En primer lloc, revisem com s'ha tractat el context espacial en la literatura per mitjà de descriptors locals i tècniques d'agregació espacial. A partir de la discussió sobre si el context és beneficial o no per al reconeixement d'objectes, extenem una segmentació en objecte, contorn i fons per a l'agregació espacial de descriptors locals amb annotacions a un escenari més realístic on s'utilitzen hipòtesis de localitzacions d'objectes enlloc d'annotacions. Mentres que les regions corresponen a objecte i fons representes aquestes àrees respectives de la imatge, el contorn és una regió al voltant de l'objecte, la qual ha resultat ser la regió més rica amb informació contextual per al reconeixement d'objectes. A més a més, proposem una nova tècnica d'agregació espacial dels descriptors locals de l'interior de l'objecte amb una divisió d'aquesta regió en 4 subregions. Ambdues contribucions han estat verificades en un benchmark de segmentació semàntica amb la combinació de descriptors locals dependents i independents del context que permet que els models automàticament aprenguin si el context és beneficiós o no per a cada categoria semàntica. La segona part de la tesi aborda el problema de segmentació semàntica per a un conjunt d'imatges relacionades en un escenari multi-vista sense calibració. Els algorismes de l'estat de l'art en segmentació semàntica fallen en segmentar correctament els objects dels diferents punts de vista quan les tècniques són aplicades de forma independent a cadascun dels punts de vista. La manca d'un nombre elevat d'annotacions disponibles per a segmentació multi-vista no permet obtenir un model que sigui robust als canvis de vista. En aquesta segona part, explotem la correlació espacial existent entre els diferents punts de vista per obtenir una segmentació semàntica més robusta. En primer lloc, revisem les tècniques de l'estat de l'art en co-agrupament, co-segmentació i segmentació de vídeo que tenen per objectiu segmentar el conjunt d'imatges de forma genèrica, és a dir, sense considerar la semàntica. A continuació, proposem una nova arquitectura de co-agrupament que considera informació de moviment i proveeix una segmentació amb múltiples resolucions i millora les tècniques de l'estat de l'art en segmentació genèrica multi-vista. Finalment, la segmentació multivista proposada és combinada amb els resultats de la segmentació semàntica donant lloc a un mètode per a una selecció automàtica de la resolució i una segmentació semàntica multi-vista coherent.

[en] The first part of this dissertation focuses on an analysis of the spatial context in semantic image segmentation. First, we review how spatial context has been tackled in the literature by local features and spatial aggregation techniques. From a discussion about whether the context is beneficial or not for object recognition, we extend a Figure-Border-Ground segmentation for local feature aggregation with ground truth annotations to a more realistic scenario where object proposals techniques are used instead. Whereas the Figure and Ground regions represent the object and the surround respectively, the Border is a region around the object contour, which is found to be the region with the richest contextual information for object recognition. Furthermore, we propose a new contour-based spatial aggregation technique of the local features within the object region by a division of the region into four subregions. Both contributions have been tested on a semantic segmentation benchmark with a combination of free and non-free context local features that allows the models automatically learn whether the context is beneficial or not for each semantic category. The second part of this dissertation addresses the semantic segmentation for a set of closely-related images from an uncalibrated multiview scenario. State-of-the-art semantic segmentation algorithms fail on correctly segmenting the objects from some viewpoints when the techniques are independently applied to each viewpoint image. The lack of large annotations available for multiview segmentation do not allow to obtain a proper model that is robust to viewpoint changes. In this second part, we exploit the spatial correlation that exists between the different viewpoints images to obtain a more robust semantic segmentation. First, we review the state-of-the-art co-clustering, co-segmentation and video segmentation techniques that aim to segment the set of images in a generic way, i.e. without considering semantics. Then, a new architecture that considers motion information nd provides a multiresolution segmentation is proposed for the co-clustering framework nd outperforms state-of-the-art techniques for generic multiview segmentation. Finally, the proposed multiview segmentation is combined with the semantic segmentation results giving a method for automatic resolution selection and a coherent semantic multiview segmentation.