Segmentation of underwater multispectral images with applications in the study of coral reefs

Abstract

The monitoring and studying corals reefs can be used to measure the effects of contamination in the ocean. An essential preliminary step for recognizing and analyzing corals reefs in an image is image segmentation. The main goal of image segmentation is to divide an image into parts that have a strong correlation with objects or areas of the real world contained in the image. The segmentation algorithms used in this work can be divided in two areas: boundary detection – segmentation only across contour boundaries created by the objects and homogeneity analysis – segmentation across the quantification of the homogenous regions created by the objects. Two new algorithms based on these two areas were developed: new Hough transform for boundary detection algorithm (NHTBDA) and Hurst coefficient/Hough transform algorithm (HCHTA). The developed algorithms were compared with other two homogeneity based algorithms presented in the literature. The performance of the algorithms and the results of the segmentation are tested and analyzed in: underwater multispectral images generated in a controlled environment, underwater multispectral images taken by an Autonomous Underwater vehicle (AUV), and remotely sensed images.

El monitoreo y el estudio de los arrecifes de corales se puede utilizar para medir los efectos de la contaminación en el océano. Un paso preliminar esencial para reconocer y analizar los arrecifes de corales en una imagen es segmentación de la imagen. La meta principal de la segmentación de la imagen es dividir una imagen en partes que tienen una alta correlación con los objetos o las áreas del mundo verdadero contenido en la imagen. Los algoritmos de segmentación utilizados en este trabajo se pueden dividir en dos áreas: detección de fronteras – segmentación a través de los límites del contorno creados por los objetos y análisis de homogeneidad – segmentación a través de la cuantificación de las regiones homogéneas creadas por los objetos. Dos nuevos algoritmos basados en estas dos áreas fueron desarrollados: algoritmo de la nueva transformada de Hough para la detección de fronteras (NHTBDA) y el algoritmo del coeficiente Hurst/transformada Hough (HCHTA). Los algoritmos desarrollados fueron comparados con otros dos algoritmos basados en la homogeneidad presentados en la literatura. El funcionamiento de los algoritmos y los resultados de la segmentación se comprueban y se analizan en: imágenes multiespectrales generadas en ambiente controlado, imágenes multiespectrales subacuáticas tomadas por un vehículo subacuático autónomo (AUV), e imágenes detectadas remotamente.