Avaliação de descritores de textura para segmentação não-supervisionada de imagens

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souto Junior, Carlos Alberto
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612208
Resumo: Orientador: Clésio Luis Tozzi
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spelling Avaliação de descritores de textura para segmentação não-supervisionada de imagensTexture descriptors evalution for unsupervised image segmentationCampos aleatóriosTexturaEstatísticaRandom fieldsTexturaStatisticsOrientador: Clésio Luis TozziDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenhaia Elétrica e de ComputaçãoResumo: 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 sucedidoAbstract: This work comprises a texture features descriptors evaluation focusing the fully unsupervised case, where neither the texture nature nor the numbers of regions in the image are previously known. Three distinct texture descriptors were chosen: Image decomposition with Gabor filters, scalar descriptors based in gray-level co-occurrence matrix and Gauss-Markov random fields; and an automatic region number determination framework was applied. For performance evaluation, the procedure was applied in both synthetic and natural imagesMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Tozzi, Clésio Luis, 1948-Nogueira, Fernando Marques de AlmeidaAndrade Netto, Marcio Luiz deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSouto Junior, Carlos Alberto2010info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf128 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612208SOUTO JUNIOR, Carlos Alberto. Avaliação de descritores de textura para segmentação não-supervisionada de imagens. 2010. 128 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenhaia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612208. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/770056porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-06-03T19:18:48Zoai::770056Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2020-06-03T19:18:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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