Framework de ordenamiento lexicográfico adaptativo de colores RGB utilizando parámetros estadisticos de los histogramas de cada componente de color

El ordenamiento lexicográfico es una técnica popular en el filtrado de imágenes. El mismo no se puede aplicar directamente para ordenar colores en imágenes en color RGB, debido a que cada color tiene una importancia similar y un orden no puede definirse de manera trivial a priori. En este trabajo se propone un framework de ordenamiento lexicográfico adaptativo para imágenes en color RGB, donde un pixel de color se transforma en un número real. La transformación es el resultado de la ponderación mediante parámetros estadísticos de los histogramas de cada componente de color y se utiliza como el componente principal para la comparación de colores. Este enfoque busca evitar la arbitrariedad, ya que el orden de las prioridades del componente de color se define por la información extraída de la imagen misma. El enfoque propuesto se probó en aplicaciones de reducción de ruido y mejora de contraste. En la reducción de ruido, el framework se compara con las técnicas clásicas de ordenamiento en imágenes con diferentes niveles de ruido. Los resultados muestran que la propuesta superó a los demás métodos, especialmente en aquellos escenarios con niveles de ruido más altos al aplicar el filtro mediana. En la mejora de contraste, se utilizan dos estrategias basadas en morfología matemática. El framework superó al orden lexicográfico clásico con menos distorsión de la imagen.