Karla Liliana Penagos Viatela

La congruencia de fase es una técnica de detección de bordes de imágenes que, mediante el análisis de la fase de los componentes de frecuencia de una señal, permite encontrar la ubicación de los bordes. Según la función matemática utilizada para la cuantificación de la congruencia de fase, el resultado de la segmentación presenta variabilidad, lo cual puede resultar en una mejora potencial en la detección. Por ello, en este trabajo se realiza un estudio de la función exponencial, boxcar y cuártica utilizando dos métricas para la evaluación de técnicas de segmentación, el índice de Dice-Sorensen y la figura de mérito de Pratt. Para este estudio, se introduce una pequeña base de datos que incluye 30 imágenes originales y sus correspondientes imágenes de referencia. Además, para comparar la congruencia de fase con las técnicas basadas en el gradiente, se compararon los resultados con los obtenidos con el método de detección Canny, encontrando que la congruencia de fase permite una mejor detección de bordes en la mayoría de los casos.

Edge detection is a technique in digital image processing that detects the contours of objects based on changes in brightness. Edges can be used to determine the size, orientation, and properties of the object of interest within an image. There are different techniques employed for edge detection, one of them being phase congruency, a recently developed but still relatively unknown technique due to its mathematical and computational complexity compared to more popular methods. Additionally, it requires the adjustment of a greater number of parameters than traditional techniques. Recently, a unique formulation was proposed for the mathematical description of phase congruency, leading to a better understanding of the technique. This formulation consists of three factors, including a quantification function, which, depending on its characteristics, allows for improved edge detection. However, a detailed study of the characteristics had not been conducted. Therefore, this article proposes the development of a generalized function for quantifying phase congruency, based on the family of functions that, according to a previous study, yielded the best results in edge detection.