Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-20T20:47:40Z No. of bitstreams: 1 ROBERTO HIGINO PEREIRA DA SILVA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2006..pdf: 1429650 bytes, checksum: 8995a1f77f3e3471161b540826a56f6e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-20T20:47:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ROBERTO HIGINO PEREIRA DA SILVA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2006..pdf: 1429650 bytes, checksum: 8995a1f77f3e3471161b540826a56f6e (MD5) Previous issue date: 2006-05-29 / A extração de objetos em uma imagem tem várias aplicações na área da automação, tais como: reconhecimento de padrões em sistemas de vigilância, visão de robôs e outros. Este trabalho apresenta um algoritmo estatístico de extração de imagens no espaço de cores RGB implementado em uma plataforma DSP e a análise dos resultados obtidos. É proposto um outro método estatístico para extração de imagens em fundo desconhecido, podendo ser homogêneo ou não- homogêneo. O algoritmo proposto tem como base o espaço de cores YCbCr , é destinado a aplicações que exigem performance e tolerância a um determinado intervalo de erro. Utiliza a métrica dos máximos para determinar a distância entre os vetores desse espaço, sendo capaz de suportar pequenas variações de luminosidade. Apresenta- se a simulação que validou a funcionalidade desse algoritmo. / The images objects embedded extraction has several applicationns in theautomation area, such as: patterns recognition in surveillance systems, robots vision and others. An image statistical extraction algorithm in the RGB colors space was implemented in a DSP`plataform and the obtained results analysis are presented in this dissertation. We propose a new statistical method for objects extraction in an unknown background (non-homogenous or homogenous), using the YCbCr space. It uses maximum metric to determine its distances betwenn the space vectors, being capable to suport small global variations and places of brightness. They are presented the simulation results that validate the algorithm functionality for applications that demand performance and be tolerant to a determined error interval.