Ajuste de parâmetros em algoritmos de segmentação de imagens por crescimento de regiões / Parameter fitting for region-growing image segmentation algorithms

AUTOR(ES)

Giovana Mira de Espindola

DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Os algoritmos de segmentação de imagens têm sido amplamente usados na extração de informações de imagens de sensoriamento remoto. Estes algoritmos têm por objetivo dividir uma imagem em regiões espacialmente contínuas, disjuntas e homogêneas. Os processos de segmentação e de classificação orientados a objetos possuem algumas vantagens quando comparado ao processo de classificação por pixels, pois obtêm resultados visualmente consistentes e de fácil conversão em sistemas de informação geográfica. Entre os algoritmos de segmentação de imagens, os de crescimento de regiões são preferíveis nas aplicações de sensoriamento remoto, pois consideram a característica espacial dos dados e garantem a formação de segmentos fechados. Contudo, grande parte dos algoritmos de crescimento de regiões requer de seus usuários o ajuste de parâmetros que definem os limiares da segmentação. Para os usuários desses algoritmos, um dos desafios consiste em selecionar os parâmetros que resultem nos melhores resultados dessas segmentações. Esta dissertação aborda essa questão, propondo um método de ajuste de parâmetros para algoritmos de crescimento de regiões, baseado numa Função Objetivo que seleciona os limiares da segmentação com base na qualidade de seus resultados. Tal função considera que bons resultados dependem, prioritariamente, da obtenção de regiões internamente homogêneas e regiões adjacentes significativamente distintas em relação à característica na qual elas são homogêneas. Assim, a função proposta combina um índice de variância que expressa a homogeneidade interna dos segmentos, com um índice de autocorrelação espacial que expressa a separabilidade entre segmentos vizinhos. A vantagem do método proposto consiste na incorporação da dimensão espacial da imagem às medidas de qualidade da segmentação, resultando em medidas mais eficientes que eliminam a necessidade de imagens de referência. A Função Objetivo proposta foi aplicada nos algoritmos de segmentação dos softwares SPRING e e-Cognition (r), permitindo a avaliação dos resultados obtidos com imagens reais e sintéticas.

ASSUNTO(S)

processamento de imagens análise de imagens distribuição espacial spatial distribution e-cognition (r) remote sensing depêndencia espacial sensoriamento remoto algorithms spring image processing image analysis algorítimos spatial dependencies

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