Segmentação de Texturas por Análise de Complexidade

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Backes, André Ricardo
Data de Publicação: 2006
Outros Autores: Bruno, Odemir Martinez
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação
Texto Completo: https://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/126
Resumo: A textura constitui um dos principais atributos visuais presentes em uma imagem, sendo capaz de distinguir regiões e contribuindo para o processo de reconhecimento, análise, descrição e classificação de imagens digitais. Neste artigo são apresentados dois métodos de análise e segmentação de textura baseados em medidas de complexidade. Os métodos propostos são baseados em fractais e utilizam as medidas de lacunaridade e dimensão fractal (BoxCounting) para aferir a complexidade das imagens e, por meio desta, gerar assinaturas digitais para representar e segmentar regiões da imagem. Neste trabalho são apresentados exemplos dos métodos aplicados em imagens reais, onde foram utilizadas imagens médicas, e também em imagens sintéticas compostas por mosaicos com texturas de Brodatz.
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