Uma Abordagem Não Supervisionada para Segmentação de Cenas Naturais Coloridas

Nome: Karin Satie Komati
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 16/12/2011
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Evandro Ottoni Teatini Salles Orientador
Mario Sarcinelli Filho Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Aura Conci Examinador Externo
Evandro Ottoni Teatini Salles Orientador
Klaus Fabian Coco Examinador Interno
Mario Sarcinelli Filho Orientador
Nelson Delfino DAvila Mascarenhas Examinador Externo
Thomas Walter Rauber Examinador Externo

Resumo: A análise e segmentação de cenas naturais é um tópico importante em processamento de imagens e visão computacional, com aplicações em diversas áreas, tais como navegação robótica, biometria, tratamento de imagens de satélite e inspeção de qualidade. Entretanto, a etapa de segmentação pode se tornar extremamente complicada devido à imensa variabilidade de cor, iluminação e texturas que se manifestam em uma imagem. Ou seja, é muito difícil implementar uma abordagem que consiga segmentar satisfatoriamente todas as nuances de uma cena, projetada numa imagem. Este trabalho busca o desenvolvimento de uma técnica não supervisionada e automática que possa segmentar imagens coloridas de cenas naturais. Para tanto, o ponto de partida foi a técnica conhecida como JSEG (JSegmentation) onde não se supõe um modelo específico de texturas e regiões, nem se realiza ajuste de parâmetros a partir de imagens. Em linhas gerais, o JSEG avalia a homogeneidade local de uma região, caracterizada por cor e textura, e assim realiza a segmentação, caracterizando regiões distintas e seus limites na imagem. Entretanto, é possível melhorar os seus resultados de segmentação adotando um critério adequado para distinguir informações intra e inter-regiões. Dentre as opções para tal melhoria, estão os operadores de detecção de bordas, mas eles não são compatíıveis com tal tarefa, pois são muito sensíveis a quaisquer bordas e não incluem bons critérios de homogeneidade de regiões. Neste contexto, multifractal se encaixa bem na definição de um critério de homogeneidade. Assim, este trabalho propõe três versões melhoradas para o algoritmo de segmentação de imagens coloridas JSEG, combinando o algoritmo clássico JSEG e o operador fractal local, que mede a dimensão fractal de cada pixel, aumentando o limite de detecção no J-image. Experimentos com imagens de cenas naturais coloridas do The Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark (BSDS) são apresentados, mostrando uma melhoria dos resultados, qualitativa e quantitativamente falando, em comparação com o método clássico JSEG.

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