The retrieval of similar images in databases is a wide and complex research field
that shows a great demand for good performance applications. The increasing volume of
information available in the Internet and the success of textual search engines motivate the
development of tools that make possible image searches by content similarity. Many
features can be applied in determining the similarity between images, such as size, color,
shape, color variation, texture, objects and their spatial distribution, among others. Texture
and color are the most important features which allow a preliminary analysis of image
similarity. This dissertation presents many techniques introduced in the literature, which
analyze texture and color. Some of them were implemented, their performances were
compared and the results were presented. This comparison allows the determination of the
best techniques, making possible the analysis of their applicability and can be used as a
reference in future works. The quantitative performance analyses were done using the
ANMRR metric, defined in the MPEG-7 standard, and the confusion matrices were presented
for each of the tested techniques. Two groups of quantitative tests were realized: the first
one was applied upon a gray scale texture database and the second one, upon a color
image database. For the experiment with the gray scale texture images, the techniques
PBLIRU16, MCNC and their combination presented the best performances. For the
experiment with the color images, SCD, HDCIG and CSD techniques performed best. / A recuperação de imagens semelhantes em bancos de dados é um campo de
pesquisa amplo, complexo e que apresenta grande demanda por aplicativos que
apresentem bons resultados. O volume crescente de informações disponibilizadas ao público
e o sucesso das ferramentas de busca textuais na Internet motivam a criação de utilitários
que possibilitem a busca de imagens por semelhança de conteúdo. Podem-se utilizar várias
características para a determinação da semelhança entre imagens digitais, tais como
tamanho, cor, forma, variação de cores, textura, objetos e sua disposição espacial, entre
outras. A textura e a cor são as duas características mais importantes que permitem uma
análise preliminar da semelhança. Este trabalho apresenta várias técnicas constantes da
literatura, que analisam textura e cor. Algumas dessas técnicas foram implementadas, seus
desempenhos foram analisados e comparados e os resultados foram apresentados
detalhadamente. Esse comparativo amplo permite determinar as melhores técnicas,
possibilita a análise da aplicabilidade de cada uma delas e pode ser utilizada como
referência em estudos futuros. As análises quantitativas de desempenho foram realizadas
utilizando a métrica ANMRR, definida no padrão MPEG-7, e as matrizes de confusão,
apresentadas para cada técnica testada. Dois grupos de testes quantitativos foram
realizados: o primeiro utilizando um banco de imagens de texturas em tons de cinza e o
segundo utilizando um banco de imagens coloridas. Os resultados dos testes com o banco
de texturas em tons de cinza mostraram que as técnicas PBLIRU16, MCNC e sua
combinação apresentaram os melhores desempenhos. Para o banco de imagens coloridas,
os melhores desempenhos foram observados com a utilização das técnicas SCD, HDCIG e
CSD. / Mestre em Ciências
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_UFU:oai:repositorio.ufu.br:123456789/14388 |
| Date | 25 May 2008 |
| Creators | Tannús, Marco Túlio Faissol |
| Contributors | Flores, Edna Lúcia, Veiga, Antônio Cláudio Paschoarelli, Carrijo, Gilberto Arantes, Pires, Sandrerley Ramos |
| Publisher | Universidade Federal de Uberlândia, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFU, BR, Engenharias |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFU, instname:Universidade Federal de Uberlândia, instacron:UFU |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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