Modelo de segmentación de campos aleatorios de Markov para imágenes de manchas de lagarto

La identificacion de animales para estudio y conservacion de la fauna puede ser realizada usando caracteristicas de apariencia fenotipica como manchas, rayas o forma, teniendo la ventaja de que este enfoque no causa ningun dano al sujeto de estudio. Debido a que la identificacion visual debe hacerse a traves de la inspeccion, un experto revisa potencialmente cientos o miles de imagenes. En este trabajo se realiza un analisis con varios algoritmos clasicos de segmentacion y preprocesamiento como: binarizacion, ecualizacion del histograma y correccion de la saturacion. Contra los enfoques clasicos de segmentacion, un modelo de segmentacion basado en campos aleatorios de Markov para segmentacion de manchas es propuesto y probado en imagenes ideales, estandares y desafiantes. Como sujeto de estudio es usado el lagarto Diploglossus millepunctatus. El metodo propuesto alcanzo una eficiencia maxima de 84,87%.