Color image segmentation based on bacterial quorum sensing
Fecha
Autor corporativo
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Colombia
Compartir
Director
Altmetric
Resumen
Descripción
Context: The visual system of the human being is capable of a high level of image processing and extraction of information; on the other hand, visual analysis is a primary tool in many decision-making processes. Therefore, we propose a color-segmentation scheme in images, which seeks to functionally replicate this type of processes in order to identify in the images the relevant area for the estimation of the amount of oxygen inside furnaces.Method: Bio-inspired schemes of autonomous navigation support the algorithm. The system tries to imitate the behavior of the bacteria (artificial agents) when they move in an unknown environment in search of food, considering only the local readings of the environment. The objective is for the agents to move to the areas of interest, so we include Quorum Sensing (QS), which consists of the bacteria releasing additional information in the medium when a population threshold is exceeded, and this speeds up the convergence.Results: The system was successfully applied to segment a set of images from the interior of an industrial furnace. We apply segmentation of the area corresponding to the flame to a set of images taken inside the carbonization furnace, according to reference patterns. The area to be segmented is identified by the proposed QS algorithm. After removing the rest of the image, we used it to estimate the oxygen content from similarity measurements using the histogram and reference images. The results show a reduction in the estimation errors with respect to the same process without the segmentation of the image.Conclusions: Problems present in the images taken inside the furnace, such as slides and low contrast with the background, produce erroneous estimates of the oxygen level in the combustion process. We performed tests and could conclude that such errors can be reduced by pre-processing the images, in particular using the proposed algorithm to isolate the image area with the relevant information.
Contexto: El sistema visual del ser humano es capaz de un elevado nivel de procesamiento de imágenes y extracción de información; por otro lado, muchos procesos de toma de decisiones se soportan en el análisis visual como herramienta primaria. Se propone, por lo tanto, un esquema de segmentación de imágenes de acuerdo al color que busca replicar funcionalmente este tipo de procesos a fin de identificar en imágenes el área relevante para la estimación de oxígeno al interior de hornos.Método: El algoritmo está soportado por esquemas bio-inpirados de navegación autónoma. El sistema trata de imitar el comportamiento de las bacterias (agentes artificiales) cuando se desplazan en un ambiente desconocido en busca de alimento, considerando solamente las lecturas locales del ambiente. El objetivo es que los agentes se muevan hacia las áreas de interés, proceso que se acelera por la inclusión del Quorum Sensing (QS) que consiste en que las bacterias liberan información adicional en el medio cuando se supera un umbral poblacional, lo cual acelera la convergencia.Resultados: El sistema ha sido aplicado exitosamente para segmentar un conjunto de imágenes provenientes del interior de un horno industrial. A un conjunto de imágenes tomadas al interior del horno de carbonización se le aplica segmentación del área correspondiente a la flama de acuerdo a patrones de referencia. El área a segmentar se identifica mediante el algoritmo propuesto de QS. Luego de remover el resto de la imagen, ésta se utiliza para estimar el contenido de oxígeno a partir de medidas de similaridad utilizando el histograma e imágenes de referencia. Los resultados muestran una reducción en los errores de estimación con respecto al mismo proceso sin la segmentación de la imagen.Conclusiones: Problemas presentes en las imágenes reales tomadas al interior del horno, tales como corrimientos y bajo contraste con el fondo, inciden en estimaciones erróneas del nivel de oxígeno en el proceso de combustión. Se ha demostrado que dichos errores pueden ser reducidos mediante pre-procesamiento de las imágenes, en particular, utilizando el algoritmo propuesto para aislar el área de la imagen con la información relevante.
Contexto: El sistema visual del ser humano es capaz de un elevado nivel de procesamiento de imágenes y extracción de información; por otro lado, muchos procesos de toma de decisiones se soportan en el análisis visual como herramienta primaria. Se propone, por lo tanto, un esquema de segmentación de imágenes de acuerdo al color que busca replicar funcionalmente este tipo de procesos a fin de identificar en imágenes el área relevante para la estimación de oxígeno al interior de hornos.Método: El algoritmo está soportado por esquemas bio-inpirados de navegación autónoma. El sistema trata de imitar el comportamiento de las bacterias (agentes artificiales) cuando se desplazan en un ambiente desconocido en busca de alimento, considerando solamente las lecturas locales del ambiente. El objetivo es que los agentes se muevan hacia las áreas de interés, proceso que se acelera por la inclusión del Quorum Sensing (QS) que consiste en que las bacterias liberan información adicional en el medio cuando se supera un umbral poblacional, lo cual acelera la convergencia.Resultados: El sistema ha sido aplicado exitosamente para segmentar un conjunto de imágenes provenientes del interior de un horno industrial. A un conjunto de imágenes tomadas al interior del horno de carbonización se le aplica segmentación del área correspondiente a la flama de acuerdo a patrones de referencia. El área a segmentar se identifica mediante el algoritmo propuesto de QS. Luego de remover el resto de la imagen, ésta se utiliza para estimar el contenido de oxígeno a partir de medidas de similaridad utilizando el histograma e imágenes de referencia. Los resultados muestran una reducción en los errores de estimación con respecto al mismo proceso sin la segmentación de la imagen.Conclusiones: Problemas presentes en las imágenes reales tomadas al interior del horno, tales como corrimientos y bajo contraste con el fondo, inciden en estimaciones erróneas del nivel de oxígeno en el proceso de combustión. Se ha demostrado que dichos errores pueden ser reducidos mediante pre-procesamiento de las imágenes, en particular, utilizando el algoritmo propuesto para aislar el área de la imagen con la información relevante.
Palabras clave
Bacterium, Color, Exploration, Image, Segmentation., Bacteria, Color, Exploración, Imagen, Segmentación.