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Type: DISSERTAÇÃO
Degree Level: Mestrado
Title: Avaliação de descritores de textura para segmentação não-supervisionada de imagens
Title Alternative: Texture descriptors evalution for unsupervised image segmentation
Author: Souto Junior, Carlos Alberto
Advisor: Tozzi, Clésio Luis, 1948-
Abstract: 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

Abstract: 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 images
Subject: Campos aleatórios
Textura
Estatística
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2010
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

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