Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Segmentación de Textura
Proceso de particionamiento de una imagen en regiones homogéneas basado en las características texturales, sin consideración de color o intensidad.
Matriz de Co-ocurrencia (GLCM)
Método estadístico de análisis de textura que evalúa la frecuencia espacial de los pares de niveles de gris en una dirección y una distancia dadas.
Mapa de Textura
Representación bidimensional donde cada píxel codifica una medida de textura local, sirviendo de base a la segmentación textural.
Entropía Local
Medida de la imprevisibilidad de los niveles de gris en una ventana de vecindario, utilizada para cuantificar la complejidad textural de una región.
Segmentación Multi-resolución
Enfoque jerárquico que analiza las texturas a diferentes escalas espaciales para mejorar la robustez y la precisión de la delimitación de las regiones.
Descriptores de Textura LBP
Patrón Binario Local, operador que codifica la micro-textura comparando cada píxel con sus vecinos, creando un histograma robusto para la segmentación.
Modelos de Markov
Enfoque probabilístico que modela la dependencia espacial de los píxeles para caracterizar y segmentar texturas basadas en campos aleatorios.
Homogeneidad Textural
Criterio de segmentación que mide la similitud de las propiedades texturales dentro de una región, a menudo basado en la varianza de los descriptores.
Filtrado Anisotrópico
Técnica de suavizado que preserva los contornos mientras reduce el ruido intra-regional, esencial para preparar las imágenes para la segmentación de texturas.
Campos Aleatorios de Markov (MRF)
Modelo probabilístico donde el estado de un píxel depende de sus vecinos, utilizado para imponer una restricción de coherencia espacial en la segmentación de texturas.
Espectrograma 2D
Representación frecuencial espacial de una imagen obtenida mediante transformada de Fourier local, revelando los patrones periódicos característicos de las texturas.
Métodos de Agrupamiento de Texturas
Algoritmos no supervisados (como K-means en descriptores de textura) que agrupan píxeles en regiones que comparten características texturales similares.
Región de Crecimiento de Textura
Algoritmo iterativo que agranda una región inicial agregando píxeles vecinos cuyas propiedades texturales son similares a las de la semilla.
Descriptores de Haralick
Conjunto de 14 características estadísticas (contraste, correlación, energía, homogeneidad) extraídas de la GLCM para describir finamente la textura.
Segmentación por Fusión de Datos
Enfoque que combina varios descriptores de textura (estadísticos, frecuenciales, estructurales) para una segmentación más robusta y precisa.