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Título : A Markov random field image segmentation model for lizard spots
Otros títulos : Modelo de segmentación de campos aleatorios de Markov para imágenes de manchas de lagarto
Autor : Gómez Villa, Alexander
Díez Valencia, Germán
Salazar Jiménez, Augusto Enrique
metadata.dc.subject.*: Modelo de Markov
Campos aleatorios
Segmentación de imágenes
Lagartos
Caracterización fenotípica
Biometría
Contornos activos
Fecha de publicación : 2016
Editorial : Universidad de Antioquia, Facultad de Ingeniería
Citación : A. Gómez, G. Díez and A. E. Salazar, "A Markov random field image segmentation model for lizard spots", Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia, no. 79, pp. 41-49, 2016.
Resumen : La identificación de animales para estudio y conservación de la fauna puede ser realizada usando características de apariencia fenotípica como manchas, rayas o forma, teniendo la ventaja de que este enfoque no causa ningún daño al sujeto de estudio. Debido a que la identificación visual debe hacerse a través de la inspección, un experto revisa potencialmente cientos o miles de imágenes. En este trabajo se realiza un análisis con varios algoritmos clásicos de segmentación y preprocesamiento como: binarización, ecualización del histograma y corrección de la saturación. Contra los enfoques clásicos de segmentación, un modelo de segmentación basado en campos aleatorios de Markov para segmentación de manchas es propuesto y probado en imágenes ideales, estándares y desafiantes. Como sujeto de estudio es usado el lagarto Diploglossus millepunctatus. El método propuesto alcanzó una eficiencia máxima de 84,87%.
ISSN : 01206230
24222844 E
metadata.dc.identifier.doi: 10.17533/udea.redin.n79a05
Aparece en las colecciones: CIA (Centro de Investigaciones Ambientales y de Ingeniería)

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