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Metodologia para avaliação de rodovias extraídas computacionalmente em imagens digitais

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maia_jl_me_prud.pdf: 3722466 bytes, checksum: 4b39a6e2afdd3917058650acc98046cf (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / A avaliação de feições cartográficas extraídas (semi-) automaticamente a partir de imagens digitais é de grande importância no contexto de validação de algoritmos computacionais de extração de feições. O procedimento geral para a avaliação da qualidade geométrica de feições cartográficas baseia-se na comparação entre as entidades extraídas por algoritmos computacionais e as correspondentes extraídas através da visão natural, sendo estas últimas denominadas de feições de referência. A comparação entre os dois grupos de feições é realizada através das seguintes etapas: (1) cálculo de pontos correspondentes entre as feições extraídas e as de referência; (2) cálculo de parâmetros de qualidade (completeza, correção, qualidade, erro médio (EM) e erro médio quadrático (EMQ)) com base nos pontos correspondentes; e (3) análise envolvendo os parâmetros de qualidade obtidos na etapa 2. A metodologia de avaliação foi testada numa variedade de situações, envolvendo tanto imagens com características diferentes quanto diferentes metodologias de extração. Os resultados comprovam que a metodologia permite uma avaliação bastante detalhada dos resultados dos métodos de extração. / The evaluation of cartographic features that were (semi-) automatically extracted from digital images is of great importance in the context of validation of computational algorithms of feature extraction. The general procedure to evaluate the geometrical quality of cartographic features is based on the comparison between the entities extracted via computational algorithms and the corresponding ones extracted through natural vision, being the latter called reference features. Such comparison between the two groups of features is performed in three steps, as follows: (1) calculation of corresponding points between the extracted features and the reference features; (2) calculation of quality parameters (completeness, correcteness, quality, mean error (RM) and root mean squared (RMSE) based on the corresponding points; and (3) analysis involving the quality parameters obtained in step 2. The evaluation methodology was tested in many situations, involving different images as well as extraction methodologies with different characteristics. The results proved that the methodology enables a very detailed evaluation of the results regarding the extraction methods.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/88543
Date January 2003
CreatorsMaia, José Leonardo [UNESP]
ContributorsUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Poz, Aluir Porfírio Dal [UNESP]
PublisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format116 f. : il.
SourceAleph, reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-1, -1

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