[en] This doctoral thesis introduces original contributions to the description and interpretation stages of the bidimensional object recognition process. A new unimodal thresholding approach has been proposed in order to generate poligonal approximations of bidimensional contours. These techniques have been compared with the classic thresholding techniques proposed by Rosin. A new unsupervised method has been proposed. This method obtains poligonal approximations automatically and also includes the new unimodal thresholding approach proposed. An exhausted analysis has been developed in order to design new versions of the proposed method, according to the combination of its different characteristics. Two strategies have been considered: point division (split) and point fusion (merge). All the versions have been compared with the original method and some of them proof to obtain a measurable improvement. Also, the new versions improve all the classic approaches that have been analyzed A final optimization stage has been incorporated. This optimization is based in the algorithm proposed by Masood. A comparative study has been developed and the best optimized method has been chosen. The optimized versions improve the original method proposed and all the versions analyzed. To summarise, a new heuristic method has been developed. This approach can obtain efficient polygonal approximations automatically, uses a new unimodal thresholding algorithm and includes a final optimization stage. This method can be used in real time applications, exceeding the difficulties suffered by optimal algorithms, that need a higher computational load.

[es] En la presente Tesis Doctoral se realizan aportaciones novedosas en las etapas de descripción e interpretación del proceso de reconocimiento de objetos bidimensionales. Se proponen nuevas técnicas de umbralización unimodal aplicadas a la generación de aproximaciones poligonales. Estas técnicas se han comparado con las estrategias de umbralización clásicas propuestas por Rosin. Se propone un nuevo método que obtiene aproximaciones poligonales de manera no supervisada; es decir, no paramétrica. Este método incorpora una etapa de umbralización unimodal. Se ha realizado un análisis exhaustivo del método propuesto para diseñar nuevas versiones, según la combinación de las características de algunas de sus etapas. Se han considerado dos estrategias principales: estrategia de división de puntos y estrategia de fusión de puntos. Se han comparado las nuevas versiones propuestas con respecto al método original y se han obtenido nuevas versiones que representan una mejora considerable, mejorando también a todas las estrategias clásicas analizadas. Se ha incorporado una fase final de optimización, que se basa en el método propuesto por Masood. Posteriormente, se ha realizado un estudio comparativo para seleccionar la versión más eficiente de cada estrategia, así como la versión que obtiene el mejor resultado de entre todas ellas. Las versiones optimizadas mejoran al algoritmo original propuesto y a todas las demás versiones analizadas. En resumen, se ha desarrollado un nuevo método heurístico que permite generar aproximaciones poligonales eficientes de forma no supervisada. Este método puede ser utilizado en aplicaciones de tiempo real, superando las dificultades que presentan los algoritmos óptimos, que requieren de una carga computacional mayor.