Modelo unificado para la caracterización de texturas en imágenes digitales mediante histogramas de patrones equivalentes

La textura es una de las propiedades que aporta más información al sistema humano de vision acerca de los objetos y superficies que percibimos. Por ese motivo, el análisis de texturas ha alcanzado una gran popularidad dentro del ámbito de la visión por computador. En esta tesis pesentamos un marco teórico que nos ha permitido formalizar matemáticamente y unificar un amplio conjunto de descriptores de textura considerados hasta el momento de manera inconexa, obviando que, en realidad, todos ellos se basan en el mismo principio de funcionamiento: el establecimiento de una relación de equivalencia entre patrones de textura en escala de grises para representar la textura mediante un histograma de dimensión reducida. El modelo unificado que proponemos es simple, compacto y flexible, por lo que está abierto a la incorporación de nuevos métodos que puedan aparecer en el futuro. Para demostrar su potencia y su capacidad de generalización hemos desarrollado una nueva familia de descriptores de textura a la que hemos denominado gradientes binarios de contorno o binary gradient contdurs (BGC). Los miembros de la familia BGC destacan por su simplicidad teórica, así como por su reducido coste computaciona