Qué es la segmentación de imágenes: tipos, características y aplicaciones

Introducción

Para entender qué es la segmentación de imágenes, necesitamos profundizar en sus funcionalidades principales, aplicaciones principales y en qué se diferencia de otras formas de anotación de imágenes.

De hecho, la segmentación de imágenes es una técnica fundamental para una cascada de aplicaciones inteligentes de procesamiento de documentos: sin ella, el reconocimiento y el aislamiento «simples» de los objetos de una imagen serían imposibles.

Al dividir (o segmentar) las partes principales de las imágenes, este proceso permite a las máquinas comprender y clasificar la información visual de manera más eficiente.

Con el objetivo de ayudar a los profesionales de la tecnología a entender la segmentación de imágenes y ayudar a las empresas a tomar una decisión informada sobre un software de automatización, aquí exploraremos los tipos y aplicaciones clave, con escenarios realistas.

Tabla de contenido

• ¿Qué es la segmentación de imágenes?
• 3 tipos de segmentación de imágenes
• Metodologías de segmentación de imágenes - Vista rápida
• 5 subtipos de segmentación de imágenes
• Aplicaciones de la segmentación de imágenes en la extracción de datos
• El papel de la segmentación de imágenes en el procesamiento inteligente de documentos

¿Qué es la segmentación de imágenes?

La segmentación de imágenes es un proceso sofisticado de visión artificial que divide una imagen digital en distintos grupos de píxeles, conocidos como segmentos de imagen.

Al aprovechar esta función, los modelos de IA pueden analizar imágenes con mayor precisión, lo que la convierte en la piedra angular de muchas aplicaciones modernas.

Para ello, desempeña un papel vital en la detección, clasificación y reconocimiento de objetos al separar los objetos del fondo y otros elementos: por muy simple que parezca, es una parte fundamental para una enorme variedad de aplicaciones de trabajo.

De hecho, podemos reconocerlo en múltiples dominios y casos de uso, incluidas las imágenes médicas, el procesamiento de imágenes satelitales, la digitalización de documentos y el aprendizaje automático.

El primer paso para entender la segmentación de imágenes es explorar algunos de los tipos y técnicas más utilizados.

3 tipos de segmentación de imágenes

Existen varios enfoques para la segmentación de imágenes, cada uno con sus propias ventajas y casos de uso. A continuación, hemos enumerado tres tipos principales y cinco subtipos más de segmentación de imágenes.

1. Segmentación semántica

La segmentación semántica asigna un etiqueta de clase a cada píxel de una imagen, lo que significa que todos los píxeles que pertenecen a la misma categoría de objetos comparten la misma etiqueta.

Sin embargo, no diferencia entre instancias individuales de la misma clase. Por ejemplo, en una imagen de una escena callejera, todos los coches se etiquetarían como «coche», pero no se distinguirían como entidades independientes.

Cómo funciona

• Utiliza un enfoque de clasificación por píxeles donde cada píxel se clasifica en categorías predefinidas.
• A menudo se implementa usando redes totalmente convolucionales (FCN) y modelos de aprendizaje profundo para generar mapas de segmentación densos.
• Suele entrenarse en grandes conjuntos de datos etiquetados, como Pascal VOC, COCO y paisajes urbanos para reconocer objetos generales.

Aplicaciones del mundo real

• Para vehículos autónomos: identificar carreteras, peatones, vehículos y obstáculos para facilitar la navegación.
• En imágenes médicas: por ejemplo, segmentar órganos, tumores y tejidos en tomografías computarizadas o resonancias magnéticas.
• Para imágenes de satélite: diferenciar la tierra, el agua y la vegetación en el análisis geoespacial.

Limitaciones

• No puede separar objetos individuales dentro de la misma categoría.
• Luchas en escenas abarrotadas donde varios objetos de la misma clase se superponen.

2. Segmentación de instancias

La segmentación de instancias se basa en la segmentación semántica, pero distingue entre instancias individuales de la misma clase.

En lugar de etiquetar todos los objetos de una categoría con el mismo color, asigna una máscara única a cada objeto por separado. Por ejemplo, en una imagen con cinco coches, la segmentación de instancias identifica cada coche como un objeto independiente.

Cómo funciona

• Usos cajas delimitadoras y máscaras de segmentación para separar objetos individuales.
• Normalmente se implementa usando Máscara R-CNN, una extensión de Faster R-CNN que añade un rama de segmentación para generar máscaras en píxeles para cada objeto detectado.

Aplicaciones del mundo real

• Administración de inventario: ya que identifica y cuenta productos o artículos.
• Vigilancia y seguridad: con su capacidad para reconocer y rastrear a las personas por separado en lugares concurridos.
• Contabilidad: usando OCR para extraer con precisión texto y datos de documentos financieros escaneados, como facturas, recibos y contratos

Limitaciones

• Computacionalmente más caro que la segmentación semántica.
• Puede tener problemas con objetos superpuestos u ocluidos en entornos desordenados

3. Segmentación panóptica

La segmentación panóptica es una enfoque híbrido que fusiona lo mejor de segmentación semántica y de instancias.

Proporciona un comprensión integral de una escena categorizando cada píxel y, al mismo tiempo, distinguiendo los objetos individuales.

Este tipo de segmentación clasifica los objetos en dos grandes grupos, que podemos denominar:

• «Cosas» (objetos contables como personas, coches, árboles, animales)
• «Cosas» (regiones amorfas como el cielo, la carretera, el agua, la hierba)

Cómo funciona

• Usos redes neuronales de doble rama—uno para la segmentación semántica y otro, por ejemplo, para la segmentación.
• Modelos como Panoptic FPN (red piramidal de funciones) y Panóptica-Deep Lab combine la detección de objetos con la segmentación a nivel de píxeles.
• Proporciona una representación holística de la escena, lo que lo hace útil para aplicaciones que requieren tanto la diferenciación de objetos como la comprensión básica.

Aplicaciones del mundo real

• Ciudades inteligentes: realizar análisis de tráfico en los que los vehículos y los peatones se reconozcan individualmente, mientras que las carreteras y aceras se segmentan como fondo.
• AR y VR: Mejorar las experiencias inmersivas al distinguir entre elementos interactivos y entornos estáticos.
• Navegación autónoma: visión robótica avanzada en la que los vehículos autónomos deben comprender su entorno en profundidad.

Limitaciones

• Más computacionalmente exigente más que la segmentación semántica o de instancias por sí sola.
• Requiere diseño cuidadoso del modelo para equilibrar la detección de objetos y la clasificación por píxeles.

Metodologías de segmentación de imágenes - Vista rápida

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5 subtipos de segmentación de imágenes

Además, podemos clasificar varias otras metodologías que se incluyen en uno de los tres grupos mencionados anteriormente.

Estos describen el método operativo que puede utilizar un software con segmentación de imágenes arraigada, pero la elección de un software por sus capacidades siempre debe combinarse con los casos de uso y las necesidades empresariales.

1. Segmentación basada en umbrales

Categoría: Segmentación semántica

Este método implica establecer un valor de umbral para clasificar los píxeles como parte de un objeto o como fondo. Funciona bien en los casos en los que el contraste entre el objeto y el fondo es alto.

De hecho, la definición de umbrales clasifica los píxeles en distintos grupos en función de la intensidad u otros criterios, lo que la hace adecuada para identificar clases amplias (por ejemplo, primer plano frente a fondo) sin distinguir instancias individuales.

2. Segmentación basada en bordes

Categoría: Segmentación semántica

Los algoritmos de detección de bordes, como los filtros Canny y Sobel, identifican los límites de los objetos en función de las diferencias de intensidad de los píxeles, lo que ayuda a definir las clases pero no diferencia de forma inherente las instancias dentro de la misma clase.

Este método es útil cuando existen bordes claros entre diferentes regiones de una imagen.

3. Segmentación basada en regiones

Categoría: Segmentación semántica o de instancias

Los métodos basados en regiones agrupan los píxeles en regiones según su similitud (por ejemplo, color, textura y otras propiedades similares).

Los métodos como el cultivo de regiones y la segmentación de cuencas hidrográficas entran en esta categoría, ya que, según la implementación, se pueden usar para la segmentación semántica (agrupar áreas similares) o la segmentación de instancias (identificar objetos individuales).

4. Segmentación basada en clústeres

Categoría: Segmentación semántica o de instancias

La agrupación agrupa los píxeles similares en segmentos. Las técnicas de aprendizaje automático no supervisadas, como la agrupación en clústeres con valores de k y la agrupación en clústeres con desplazamiento medio, se utilizan para dividir una imagen en diferentes clústeres en función de las características de los píxeles, mientras que los clústeres más avanzados (por ejemplo, los clústeres jerárquicos o difusos) permiten distinguir instancias de la misma clase

5. Segmentación basada en el aprendizaje profundo

Categoría: Segmentación semántica, de instancia y panóptica

Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), pueden realizar los tres tipos de segmentación según la arquitectura y los datos de entrenamiento.

Estos modelos proporcionan resultados de segmentación altamente precisos y automatizados, por ejemplo:

• Las redes totalmente convolucionales (FCN) se utilizan para la segmentación semántica.
• La máscara R-CNN está diseñada, por ejemplo, para la segmentación.
• Panoptic FPN combina ambos para lograr una segmentación panóptica

Aplicaciones de la segmentación de imágenes en la extracción de datos

Al dividir la información visual compleja en componentes manejables, la segmentación de imágenes ha allanado el camino para aplicaciones innovadoras en diversos sectores.

Exploremos algunas de las aplicaciones más impactantes e innovadoras de la segmentación de imágenes en varios sectores.

Imagenología médica

La segmentación de imágenes se usa ampliamente en la atención médica para detectar tumores, clasificar los tipos de tejido y ayudar en el diagnóstico médico mediante resonancias magnéticas y tomografías computarizadas.

Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos se basan en la segmentación para diferenciar entre peatones, vehículos, señales de tráfico y señales de tráfico.

Procesamiento de documentos y OCR

Las herramientas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) impulsadas por inteligencia artificial utilizan la segmentación para extraer texto de documentos, facturas, recibos y contratos escaneados con precisión. Esto mejora la eficiencia en los sectores financiero, legal y administrativo.

Imágenes aéreas y de satélite

En el análisis geoespacial, la segmentación se utiliza para la clasificación de la cobertura terrestre, la evaluación de desastres y la planificación urbana al distinguir diferentes tipos de terreno.

Comercio minorista y comercio electrónico

Los sistemas de identificación de productos, gestión de inventario y pago automatizado aprovechan la segmentación para mejorar la eficiencia operativa.

El papel de la segmentación de imágenes en el procesamiento inteligente de documentos

Si bien la segmentación de imágenes se asocia comúnmente con las tareas de visión artificial, también desempeña un papel crucial en el procesamiento de documentos.

Este proceso se encuadra en Procesamiento inteligente de documentos (IDP), la práctica que implica la combinación del OCR (reconocimiento óptico de caracteres), el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para automatizar la extracción y clasificación de datos de los documentos.

De hecho, IDP puede aprovechar la segmentación de imágenes para distinguir entre los diferentes elementos de un documento, como texto, tablas, logotipos y notas manuscritas, lo que garantiza una extracción y categorización precisas.

Al segmentar los documentos en secciones significativas, los sistemas de IDP pueden:

• Reconocer patrones
• Elimine la entrada manual de datos
• Colabore con otros sistemas, como el software de contabilidad, las plataformas ERP y CRM uso de integraciones ad hoc.

La segmentación de imágenes como elemento clave para automatizar la contabilidad a escala

Tras un estudio sobre más de 570 ejecutivos de alta dirección, BCG descubrió que los líderes empresariales «lograron solo un promedio del 48% de sus objetivos de ahorro de costos en 2024, y la mayoría afirma que sus empresas luchan por mantener la eficiencia de costos». ¹

Ahora, pensemos en un equipo de contabilidad de una empresa mediana, que recibe cientos de facturas de diferentes proveedores cada mes, a menudo en formatos variables (archivos PDF, imágenes escaneadas y archivos adjuntos de correo electrónico).

Tradicionalmente, los empleados deben extraer manualmente los detalles clave, como el número de factura, el nombre del proveedor, la fecha de vencimiento, las líneas de pedido y el importe total, que es consume mucho tiempo y propenso a errores.

Mediante la implementación de un sistema de procesamiento de documentos basado en inteligencia artificial con segmentación de imágenes, un equipo de AP puede extraer y clasificar automáticamente los datos clave de las facturas de forma estructurada:

• Procesamiento previo: la segmentación de imágenes detecta y separa los diferentes componentes de la factura, como encabezados, tablas y pies de página, lo que facilita Tecnologías de OCR para extraer la información pertinente.
• Extracción de datos: el sistema identifica y extrae datos como los números de factura, las fechas, los importes de impuestos y las líneas de pedido, incluso si aparecen en diferentes formatos según los proveedores.
• Validación y coincidencia: los equipos de AP pueden cotejar los datos extraídos automáticamente comparándolas con las órdenes de compra (PO) y los registros de pagos para garantizar la precisión antes de la aprobación.
• Flujo de trabajo de aprobación: después del escaneo de facturas y con la validación de coincidencias, el equipo de contabilidad puede reenviar las facturas automáticamente para su aprobación según reglas predefinidas, lo que reduce los retrasos.
• Integración de ERP y contabilidad: finalmente, el equipo responsable puede introducir las facturas aprobadas en otro software de contabilidad o ERP con un par de clics, eliminando la entrada manual de datos.

Este ejemplo muestra cómo la segmentación de imágenes se combina con un procedimiento de IDP, lo que no solo acelera los flujos de trabajo de los documentos, sino que también mejora el cumplimiento, la precisión y la eficiencia de los procesos operativos.

Plataformas de automatización impulsadas por IA como Procys utilice la segmentación para extraer información clave de facturas, recibos y otros documentos estructurados con gran precisión. Pruébalo gratis aquí.

Por último, algunos de los principales beneficios que las empresas pueden lograr para sus equipos de contabilidad son:

• Significativo reducción de la entrada manual de datos carga de trabajo
• Aprobaciones de facturas 6 veces más rápidas y procesamiento de documentos, evitando demoras en los pagos y multas.
• Tasas de error más bajas, mejorando la precisión financiera y el cumplimiento.
• Integración perfecta de ERP, que permite colaboración cruzada entre sistemas y departamentos.

Herramientas y tecnologías complementarias para la segmentación de imágenes

Con la misión de proporcionar software capaz de aprovechar la segmentación de imágenes de manera eficaz, los proveedores de soluciones inteligentes pueden utilizar una variedad de herramientas y marcos complementarios.

Algunas de ellas son:

• OpenCV — popular biblioteca de código abierto con varias funciones de procesamiento de imágenes.
• MATLAB — que tiene funciones de segmentación integradas y soporte de aprendizaje profundo.
• Google TensorFlow — que incluye modelos de aprendizaje profundo previamente entrenados para la segmentación.
• Caja de etiquetas — una herramienta de etiquetado de datos para entrenar modelos de segmentación de IA.

Desafíos en la segmentación de imágenes

La duración de la creación de funciones sólidas de segmentación de imágenes depende de sus desafíos: los proveedores de software como Procys se esfuerzan por abordar las limitaciones críticas que pueden hacer que esta tecnología funcione correctamente o no, con la misión de aumentar la calidad de sus soluciones patentadas.

Sin este trabajo, funciones avanzadas como División AI-Auto sería imposible de activar.

Algunos de estos desafíos son

• Fondos complejos: cuando los objetos tienen un color o una textura similares a los del fondo, la segmentación se vuelve cada vez más difícil.
• Oclusión y ruido: la mala calidad de la imagen y la superposición de objetos son un palo en el barro que puede reducir la precisión de la función.
• Demandas computacionales: la segmentación basada en el aprendizaje profundo requiere una potencia de procesamiento significativa: para ello, los proveedores de software que no puedan encontrar el equilibrio para operar estos sistemas a escala no podrán ofrecer precios accesibles a las empresas.
• Escasez de datos: los conjuntos de datos anotados y etiquetados voluminosos y de alta calidad son el pilar para entrenar los modelos de segmentación de IA.

Conclusión

El uso de la segmentación de imágenes en la digitalización de documentos garantiza que la información crítica se capture y procese sin problemas, lo que mejora la productividad empresarial general.

La segmentación de imágenes impulsa varias aplicaciones impulsadas por la IA en todos los sectores, lo que ayuda a las máquinas a interpretar los datos visuales con precisión.

Confiar en un software robusto y accesible es el primer paso para acelerar las tareas manuales relacionadas con varias tareas de procesamiento de documentos, que incluyen cuentas por pagar.

Por último, la segmentación de imágenes es un componente fundamental para lograr una mayor precisión y transformar la forma de trabajar de las empresas que buscan reducir los costos operativos.

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Fuentes

‍1: Un tercio de los líderes corporativos consideran la gestión de costos como su prioridad más importante para 2025, BCG, 2025