Funciones de cuantificación en el cálculo de la congruencia de fase

Quantization functions in phase congruence calculation

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.

Phase congruency is an image edge detection technique that allows for the localization of edges by analyzing the phase of frequency components within a signal. The quantification of phase congruency using different mathematical functions introduces variability in the segmentation results, which can potentially enhance edge detection. Therefore, this study investigates the exponential, boxcar, and quartic functions, employing two metrics, namely the Dice-Sorensen index and Pratt's figure of merit, for segmentation evaluation. For this study, a small database comprising 30 original images and their corresponding ground truth images is introduced. Furthermore, to compare phase congruency with gradient-based techniques, the results were compared with those obtained with the Canny detection method, finding that phase congruency allows better edge detection in most cases.