Análise e classificaçao de imagens baseadas em características de textura utilizando matrizes de co-ocorrencia

Abstract

Resumo: Os métodos de classificação de imagens baseados em características texturais têm sido amplamente utilizados no meio científico e industrial, possuindo aplicações na medicina, microscopía, sensoriamento remoto, controle de qualidade, recuperação de dados em bases gráficas, dentre outras. A característica de textura é uma fonte importante de informações para o processo de análise e interpretação de imagens. Inicialmente, este trabalho apresenta conceitos sobre textura e uma revisão bibliográfica sobre os principais estudos envolvendo técnicas para análise de texturas, principalmente estatísticas de segunda ordem. São avaliados diversos métodos de classificação supervisionada de imagens baseada em informação de textura, tais como o classificador de distância mínima, /o-vizinhos mais próximos, máxima verossimilhança, redes neurais e um novo classificador baseado em intervalos de decisão. Neste trabalho, a textura é definida através de um conjunto de medidas locais descrevendo as variações espaciais de intensidade ou cor. Tais medidas são calculadas utilizando-se matrizes de co-ocorrência. São abordados também detalhes relevantes sobre redução de dimensionalidade, extração e seleção de características que influenciam a precisão e desempenho do classificador. Resultados experimentais utilizando uma grande variedade de imagens reais demonstram a aplicabilidade dos métodos.