Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Segmentación por Crecimiento de Región
Técnica que parte de puntos de inicio (semillas) y agrega píxeles vecinos según criterios de similitud (color, textura, intensidad) para formar regiones homogéneas.
Segmentación por Fusión de Regiones
Enfoque que comienza con una sobresegmentación inicial (por ejemplo, en cuadrícula) y fusiona iterativamente las regiones adyacentes más similares según un criterio predefinido.
Watershed
Algoritmo de segmentación que trata la imagen como un relieve topográfico, inundando las cuencas desde marcadores para delimitar las fronteras entre las regiones.
SLIC (Simple Linear Iterative Clustering)
Algoritmo de sobresegmentación que genera superpíxeles compactos y cuasi-regulares adaptando K-Means a un espacio 5D (CIELAB + coordenadas x,y) con una ponderación distancia-color.
Espacio de Características (Feature Space)
Representación multidimensional donde cada píxel es un vector de sus atributos (ej: RGB, Lab, textura), sobre la cual los algoritmos de clustering operan para la segmentación.
Criterio de Ward
Método de enlace para el clustering jerárquico que minimiza la varianza total intra-cluster fusionando en cada etapa los dos clusters que provocan el menor aumento de esta varianza.
Sobresegmentación
Fenómeno donde un algoritmo de clustering produce un número excesivo de segmentos, a menudo más finos que los objetos de interés reales en la imagen, requiriendo una etapa de fusión posterior.
Segmentación por Núcleos (Kernel-based Segmentation)
Enfoque de clustering que utiliza funciones núcleo para proyectar los píxeles en un espacio de mayor dimensión donde los clusters no-linealmente separables se vuelven linealmente separables.