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Previous issue date: 2009 / A segmentação é uma parte fundamental do processo de particionamento do espaço de dados
em regiões salientes e é um pré-requisito para processos subsequentes como reconhecimento
de objetos e interpretação de cena. A etapa de segmentação de imagens e a eficiência com que
é realizada afeta diretamente a performance de um sistema automático de análise de imagem.
A grande maioria dos algoritmos de segmentação existentes trabalha com características como
cor e luminosidade sem levar em consideração os micro-padrões de textura formados pela combinação
destas características. Inicialmente motivada como ferramenta de segmentação de paisagens
em fotos aéreas e de satélite a análise de textura tem sido estudada por um longo período
de tempo usando muitas abordagens distintas. Vários métodos realizam a análise de textura sobre
estatísticas de segunda ordem de pixels ou componentes espectrais presentes na imagem.
Estudos sobre padrões de textura presentes em imagens tem revelado que a informação sobre
a textura de um determinado objeto pode ser tão específica a ponto de poder ser utilizada, não
só para a discriminação de regiões, mas também para a identificação de objetos em uma cena.
O presente trabalho discute as diversas questões e problemas envolvendo o processamento e
a discriminação de texturas em imagens digitais e propõe métodos de segmentação utilizando
uma abordagem não-supervisionada com redes neurais artificiais
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2244 |
| Date | 31 January 2009 |
| Creators | GOMES, Daniel de Filgueiras |
| Contributors | ARAÚJO, Aluizio Fausto Ribeiro |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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