Avaliação de descritores de textura para segmentação de imagens

Abstract

Resumo: A análise ou interpretação de imagens é uma das principais tarefas envolvidas em um sistema de visão computacional. Seu objetivo é obter informações suficientes para distinguir diferentes objetos de interesse. Normalmente, o processo de análise é baseado nos níveis de cinza ou cores, características de forma e textura dos objetos presentes nas imagens. Diversas aplicações utilizam técnicas para reconhecimento de objetos em imagens, como a análise de fotografias aéreas ou de imagens de satélite, identificação de faces, recuperação de objetos através de seu conteúdo em uma base de imagens ou vídeo, automação industrial e diagnósticos médicos. A segmentação de imagens é uma etapa complexa e bastante importante para a análise automática de imagens, consistindo no particionamento da imagem em um conjunto de regiões ou objetos homogêneos. Para que o processo de segmentação seja efetuado de maneira satisfatória é necessário que as propriedades de cada região da imagem sejam descritas de maneira precisa. Este trabalho descreve um método para segmentação de imagens baseado na análise de textura. A textura é definida por um conjunto de medidas locais descrevendo as variações espaciais de intensidade de níveis de cinza ou cor. Tais medidas, calculadas utilizando-se matrizes de co-ocorrência, são submetidas a um classificador para realizar a rotulação dos objetos presentes na imagem. Diversos aspectos que influenciam o processo de segmentação são considerados, tais como a escolha das amostras de textura, a presença de ruído e a redução da dimensionalidade do conjunto de características. Um conjunto de descritores, aplicado sobre diversas imagens sintéticas e reais, é utilizado para demonstrar a eficácia do método desenvolvido.