Propuesta de métodos y optimización de algoritmosrutinas para la segmentación de imágenes 
Autor: Andrés Papaqui Notario
Año: 2021
Carrera: Actuaría

El desarrollo de computadoras/sistemas “inteligentes” es un tema realmente emocionante. Muchos de los avances tecnológicos vivían solo en la imaginación de ciertas personas hace apenas 20años. Gran parte de los avances fueron inspirados por el mundo que nos rodea, desde aeronavescon fuselaje similar a la la anatomía de insectos y aves, hasta el cambio de paradigma al intentar que las computadoras “aprendan”, en lugar de ser una persona quien programe reglas de decisiónpara las computadoras. Si tomamos al mundo como referencia, y en específico a los seres vivos, nos tendríamos que preguntar cómo funcionan y cómo han llegado hasta este punto. Es con estas preguntas que la visión y el procesamiento de imágenes en computadores se pueden relacionar. En el humano, más de la mitad de la corteza cerebral es usada para procesos relacionados ala vista. Incluso la adaptación a la luz se puede ver en casi todos los seres vivos, desde la simple capacidad de detectar luz de las medusas, hasta visión más sofisticada como vemos en los ojosde los caracoles, quienes cuentan con un gran lente esférico que puede enfocar y ajustar cuánta luz pasa. La visión también sirvió como catalizador de la evolución en el periodo conocido como explosión cámbrica, donde hace 540 millones de años la diversidad de las especies tuvo un aumentosin precedentes, intensificando la depredación y la necesidad de las especies de adaptarse para sobrevivir [11]. Siendo precisos, en el ambiente existen radiaciones electromagnéticas de diferentes longitudesde onda, los colores solo existen en nuestra mente. Así es como el ojo, receptor de ondas electromagnéticas, es solo la primera parte de la visión. La segunda consiste en enviar lo que se percibeal cerebro y la tercera es interpretar esos pulsos eléctricos. De la misma manera, las computadoras pueden tener la habilidad de percibir información visual, pero su interpretación es otra historia, eneste sentido las computadoras siguen ciegas. Uno de los primeros pasos que se ha buscado para poder dar habilidad de entender a las computadoras es la detección de objetos en imágenes. En la década de los 70 ya había investigación paradesarrollar sistemas que pudieran tener esta capacidad, principalmente basados en la detección debordes y luego inferir objetos en tres dimensiones. También hubo esfuerzos enfocados en las intensidades de colores y sombras. En la década de los 80, la mayoría de los esfuerzos se enfocaron entécnicas con mayor sustento matemático. Se continuó la investigación para mejorar la detección de contornos. Hubo avances teóricos importantes para el desarrollo de las redes neuronales convolucionales (CNN), que hoy en día, son uno de los modelos con mayoréxito para el procesamiento deimágenes. También surgió el uso de modelos probabilísticos gráficos, en particular, aplicacionesde campos aleatorios markovianos (MRF). Al igual que las CNN, los modelos basados en MRFsufrirían del poder de cómputo de suépoca. Algunas de las publicaciones más importantes que dieron forma a los modelos de procesamiento de imágenes son: Image Segmentation Using Simple Markov Fields Models por Hanseny Elliot, en 1981. Application of the Gibbs Distribution to Image Segmentation por Elliot, Derin, Cristi, Geman en 1983. Bayes Smoothing Algorithms for Segmentation of Images Modelled byMarkov Random Fields por Derin, Elliott, Cristi, Geman en 1983. Una de las publicaciones másinfluyentes y más citadas es Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images por Geman y Geman en 1984. En laúltima década, el esfuerzo más importante lo ha dado el proyecto ImageNet, apoyadopor la universidad de Stanford que, aparte de proveer una vasta base de datos con imágenes preprocesadas para la investigación, inició el reto para desarrollar un sistema que pudiera reconocerobjetos en las imágenes. En suúltima versión (2017), donde el reto contaba con 22, 000 categoríasde objetos, se llegó a un mejor resultado que el desempeño promedio de cualquier humano. Una desventaja de los mejores sistemas actualmente, es la naturaleza de su reconocimiento. El sistema te dice si en un subconjunto rectangular de la imagen existe el objeto buscado, pero no infiere el objeto en un contexto más amplio. Existen otros tipos de sistemas que extraen el objetosin el ruido de imagen adicional que conlleva contemplar una región rectangular completa. En particular, los sistemas basados en campos aleatorios markovianos (MRF), ofrecen la ventaja de extraer únicamente el objeto de interés, primero segmentando la imagen. El artículo Iterative MAP and ML Estimations for Image Segmentation publicado en 2007 [3]explica cómo encaja la teoría de las redes markovianas con la práctica y los resultados obtenidos. La presente tesis busca comprobar la utilidad de métodos similares al expuesto en [3] y buscaralternativas más viables. El primer capítulo, se dan los conceptos básicos que se utilizan a lo largo de la tesis. El segundo capítulo plantea la segmentación de imágenes en términos de probabilidades. El tercer capítuloreplantea lo descrito en el capítulo anterior en un problema equivalente para poder hacer manejable el procesamiento. El cuarto capítulo está dedicado para esclarecer el camino tomado en puntos ambiguos al recrear el proceso. Por último, el quinto capítulo describe un método heurístico parareducir la magnitud de computos necesarios en el método descrito anteriormente y presenta los resultados.