Modelos de Correlación en Imágenes de Textura

GRISEL MARIBEL BRITOS; SILVIA MARÍA OJEDA

Córdoba Capital

Congreso; IV CONGRESO LATINOAMERICANO DE MATEMÁTICOS; 2012

Unión Matemática de América Latina y el Caribe; Facultad de Matemática, Astronomía y Física - UNC; Centro de Investigación y Estudios de Matemática - CIEM

Uno de los patrones que mayoritariamente se ha impuesto en los últimos años para reproducir y representar distintos tipos de imágenes, es sin lugar a dudas el modelo autorregresivo bidimensional de primer orden (AR-2D), propuesto inicialmente por Whitte en el año 1954 [2], [4]. Fundamentalmente, su notoriedad obedece a su gran capacidad para ponderar la interacción espacial entre píxeles vecinos en una imagen, pudiendo reproducir una amplia gama de texturas. A mayor cantidad de parámetros en el modelo, éste se vuelve más expresivo en términos de textura, pero como contrapartida, más complejo resulta el proceso de estimación de los parámetros involucrados, siendo necesario lograr un equilibrio entre expresividad y parsimonia [1], [3]. En este contexto, este trabajo tiene por objetivo indagar acerca de la expresividad en términos de textura de modelos AR-2D con dos y tres parámetros (Modelo I y Modelo II, respectivamente). Para ello, determinamos, implementamos computacionalmente y comparamos las funciones de correlación de ambos modelos. Este estudio permitió generar a partir del Modelo II, patrones de textura que no fue capaz de reproducir el Modelo I, justificando que en muchas situaciones se priorice la utilización del modelo más complejo.