Avaliação de descritores de textura para segmentação não-supervisionada de imagens / Texture descriptors evalution for unsupervised image segmentation

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

19/03/2010

RESUMO

Este trabalho consiste em uma avaliação de descritores de atributos de textura para o caso totalmente não-supervisionado, na qual nada se conhece anteriormente sobre a natureza das texturas ou o número de regiões presentes na imagem. Escolheram-se para descrever as texturas decomposição por filtros de Gabor, descritores escalares baseados em matrizes de co-ocorrência de níveis de cinza e campos aleatórios de Gauss-Markov; e aplicou-se um procedimento baseado no algoritmo k-means, onde o valor ótimo do parâmetro k foi estimado a partir de uma métrica de qualidade calculada nos resultados da execução do algoritmo k-means para vários valores de k. O k ótimo foi obtido pelo "método do cotovelo". Aplicou-se o procedimento em imagens sintéticas e naturais e confrontou-se com uma segmentação manual. Obtiveram-se melhores resultados para imagens agrícolas de baixa altitude e tipo frente-fundo quando usados descritores baseados em matrizes de co-ocorrência; nas imagens de satélite, o método que emprega campos aleatórios foi melhor sucedido

ASSUNTO(S)

campos aleatorios textura estatística random fields textura statistically

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