Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia (Jan 2016)
A Markov random field image segmentation model for lizard spots
Abstract
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%.
