Campo aleatorio de Markov con vecindad funcionalmodelo generalizado de texturas

Abstract

En este trabajo se plantea un modelo estocastico de texturas en base a un campo aleatorio de markov con un nuevo sistema de vecinos no estandar, denominado sistema de vecindad funcional, que permite modelar y sintetizar tanto micro como macrotexturas en una misma escala de resolucion, se implementa un proceso de sintesis que permite visualizar representaciones del modelo de campo aleatorio de markov con vecindad funcional considerado. Se desarrollo un procedimiento de estimacion de los parametros del modelo a partir de muestras de textura. Mediante problemas de clasificacion de texturas se muestra la validez del modelo para caracterizar muestras homogeneas de micro y macrotexturas. Por otra parte, se aborda el problema de la segmentacion de imagenes de la textura. Este se plantea como un problema de optimizacion de una funcion que integra informacion estadistica de clases en el espacio de medida con informacion espacial sobre la distribucion de los pixels en el espacio imagen. Para realizar la segmentacion se implementan dos esquemas computacionales basados en redes neuronales artificiales.