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Previous issue date: 2010-08-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work analyzes methods for textures images classification and segmentation using
lossless data compression algorithms models. Two data compression algorithms are
evaluated: the Prediction by Partial Matching (PPM) and the Lempel-Ziv-Welch (LZW) that
had been applied in textures classification in previous works. The textures are pre-processed
using histogram equalization. The classification method is divided into two stages. In the
learning stage or training, the compression algorithm builds statistical models for the
horizontal and the vertical structures of each class. In the classification stage, samples of
textures to be classified are compressed using models built in the learning stage, sweeping the
samples horizontally and vertically. A sample is assigned to the class that obtains the highest
average compression. The classifier tests were made using the Brodatz textures album. The
classifiers were tested for various contexts sizes (in the PPM case), samples number and
training sets. For some combinations of these parameters, the classifiers achieved 100% of
correct classifications. Texture segmentation process was made only with the PPM. Initially,
the horizontal models are created using eight textures samples of size 32 x 32 pixels for each
class, with the PPM context of a maximum size 1. The images to be segmented are
compressed by the models of classes, initially in blocks of size 64 x 64 pixels. If none of the
models achieve a compression ratio at a predetermined interval, the block is divided into four
blocks of size 32 x 32. The process is repeated until a model reach a compression ratio in the
range of the compression ratios set for the size of the block in question. If the block get the 4
x 4 size it is classified as belonging to the class of the model that reached the highest
compression ratio. / Este trabalho se propõe a analisar métodos de classificação e segmentação de texturas
de imagens digitais usando algoritmos de compressão de dados sem perdas. Dois algoritmos
de compressão são avaliados: o Prediction by Partial Matching (PPM) e o Lempel-Ziv-Welch
(LZW), que já havia sido aplicado na classificação de texturas em trabalhos anteriores. As
texturas são pré-processadas utilizando equalização de histograma. O método de classificação
divide-se em duas etapas. Na etapa de aprendizagem, ou treinamento, o algoritmo de
compressão constrói modelos estatísticos para as estruturas horizontal e vertical de cada
classe. Na etapa de classificação, amostras de texturas a serem classificadas são comprimidas
utilizando modelos construídos na etapa de aprendizagem, varrendo-se as amostras na
horizontal e na vertical. Uma amostra é atribuída à classe que obtiver a maior compressão
média. Os testes dos classificadores foram feitos utilizando o álbum de texturas de Brodatz.
Os classificadores foram testados para vários tamanhos de contexto (no caso do PPM),
amostras e conjuntos de treinamento. Para algumas das combinações desses parâmetros, os
classificadores alcançaram 100% de classificações corretas. A segmentação de texturas foi
realizada apenas com o PPM. Inicialmente, são criados os modelos horizontais usados no
processo de segmentação, utilizando-se oito amostras de texturas de tamanho 32 x 32 pixels
para cada classe, com o contexto PPM de tamanho máximo 1. As imagens a serem
segmentadas são comprimidas utilizando-se os modelos das classes, inicialmente, em blocos
de tamanho 64 x 64 pixels. Se nenhum dos modelos conseguir uma razão de compressão em
um intervalo pré-definido, o bloco é dividido em quatro blocos de tamanho 32 x 32. O
processo se repete até que algum modelo consiga uma razão de compressão no intervalo de
razões de compressão definido para o tamanho do bloco em questão, podendo chegar a blocos
de tamanho 4 x 4 quando o bloco é classificado como pertencente à classe do modelo que
atingiu a maior taxa de compressão.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/6044 |
| Date | 31 August 2010 |
| Creators | Honório, Tatiane Cruz de Souza |
| Contributors | Batista, Leonardo Vidal |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFPB, BR, Informática |
| 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:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 4679641312648529202, 600, 600, 600, 600, 7879657947546587587, 3671711205811204509, 2075167498588264571 |
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