Detección de texturas en imágenes mediante grillas de mapeos acoplados
Se presenta una investigación sobre modelos de mapeos de grillas acopladas direccionales, para determinar la factibilidad de su aplicación en la clasificación de texturas en imágenes. El mapeo consiste en una iteración sobre vecindades de píxeles acopladas mediante términos lineales y cuadráticos...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.ridaa.unicen.edu.ar/handle/123456789/2087 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Se presenta una investigación sobre modelos de mapeos de grillas acopladas
direccionales, para determinar la factibilidad de su aplicación en la clasificación de
texturas en imágenes. El mapeo consiste en una iteración sobre vecindades de píxeles
acopladas mediante términos lineales y cuadráticos, cuyos kernels característicos son
construidos con las intensidades locales. Los términos lineales de acople son análogos a
partículas que son dispersadas por la imagen, mientras que los términos cuadráticos son
análogos a interacciones entre partículas. Se definieron descriptores basados en la
analogía de partículas, a saber: densidad, velocidad, entropía, energía cinética, y energía
interna. Los estudios consistieron en una serie de experimentos numéricos para
caracterizar el comportamiento de los descriptores sobre texturas.
Con el mapeo lineal se verificó que pueden clasificarse texturas combinando los
descriptores con algoritmos de aprendizaje, que requieren la participación del usuario.
La capacidad de automatización de la clasificación de texturas fue lograda mediante la
inclusión de términos cuadráticos en el mapeo. Con el algoritmo completo se
encontraron comportamientos parecidos a la ecuación logística, incluyendo puntos fijos,
ciclos regulares, y caos. Estas propiedades demostraron ser extremadamente sensibles a
la textura. El mapeo finalmente fue aplicado a imágenes textiles reales, con buenos
resultados. |
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