A Markov random field image segmentation model for lizard spots

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%.

• Autores: Díez Valencia, Germán; Salazar Jiménez, Augusto Enrique
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/5974
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/5974
• Palabra clave: Modelo de Markov; Campos aleatorios; Segmentación de imágenes; Lagartos; Caracterización fenotípica; Biometría; Contornos activos
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/