Las imágenes con TEXTURAS ESTACIONARIAS son aquellas que contienen un solo tipo de textura; por ejemplo, que la misma textura se encuentre en toda la imagen y, por lo tanto, las propiedades estadísticas locales sean las mismas en cualquier parte de la imagen.
Uno de los problemas que se tratan de resolver es la CLASIFICACIÓN POR TEXTURA: uno trata de identificar algunos números llamados características de textura, los cuales capturan las características de una textura en particular y puedan ser utilizados para identificar la textura, incluso cuando la textura en una imagen no ha sido vista anteriormente.
La aplicación de esto es por ejemplo un catálogo de texturas (por ejemplo una base de datos de imágenes de referencia). Cada textura en la base de datos está caracterizada por un conjunto de parámetros: las características de las texturas. Cuando una nueva imagen con textura es analizada, se pueden calcular las mismas características de ella y, por medio de comparación con los valores de las características en la base de datos, trata de reconocer la textura desconocida.
- Morfología matemática
- Fractales
- Campos aleatorios de Markov (Markov Random Fields: MRF)
- Distribuciones de Gibbs
- La función de autocorrelación
- Descriptores basados en Fourier
- Matrices de Co-ocurrencia
Imágenes de TEXTURAS NO ESTACIONARIAS, en contraste con las texturas estacionarias, contiene más de un tipo de textura en ella. El problema que se debe de abordar en este caso es la segmentación basada en textura. Por ejemplo, la división de la imagen en regiones en la que cada una de estás está ocupada por un sólo tipo de textura.
Los métodos utilizados anteriormente son globales asumiendo que toda la imagen está ocupada por un solo tipo de textura. Algunos de esos métodos pueden ser aplicados localmente, tratando a cada uno de esos segmentos de la imagen como una imagen aparte (y con una supuesta textura uniforme).
De esta manera, al separar las áreas de cada textura, puede ser aplicada la metodología para las texturas estacionarias.
Maria Petrou, Image Processiong: Dealing with Texture, John Wiley & Sons. (2006), p. 81.
