Resumen

Las técnicas del algoritmo K-means y el modelo de campo aleatorio de Markov gaussiano se integran para proporcionar un modelo de campo aleatorio de Markov gaussiano (GMRFM) que puede describir la información de textura de los distintos colores de los píxeles de una imagen. A partir de esta característica, también se proporciona un método de recuperación de imágenes para buscar las imágenes de la base de datos más similares a una imagen de consulta dada. En este trabajo se presenta un detector de parámetros basado en la genética para decidir también los parámetros más adecuados utilizados por el método de recuperación de imágenes propuesto. Los resultados experimentales ponen de manifiesto que el método de recuperación de imágenes es insensible a las variaciones de rotación, traslación, distorsión, ruido, escala, tono, luz y contraste, especialmente a las variaciones de distorsión, tono y contraste.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:método de recuperación de imágenes, modelo de campo aleatorio, markov gaussiano, variaciones de contraste, diferentes colores de píxel, distorsión, característica, tono, resultados experimentales, parámetros más adecuados
• Keywords:image retrieval method, random field model, gaussian markov, contrast variations, different pixel colors, distortion, feature, hue, experimental results, fittest parameters