Segmentação de imagens via competição entre regiões fuzzy: abordagens paramétricas e não-paramétricas

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

23/08/2011

RESUMO

A segmentação de imagens é uma importante etapa existente nos sistemas de reconhecimento de padrões e extração de características. Seu objetivo é subdividir uma imagem em suas regiões constituintes. Dentre os diversos trabalhos publicados na literatura, destacam-se os métodos baseados em princípios variacionais, que são ferramentas eficazes para se formular técnicas estáveis para segmentação de imagens. Neste trabalho, são estudados alguns modelos variacionais para segmentação de imagens existentes na literatura, nos quais serão analisados as suas formulações matemáticas e as características de seus processos de minimização. Dentre estas técnicas, serão explorados em detalhes o método Competição entre Regiões Fuzzy e os modelos de segmentação que podem ser derivados do seu funcional de energia. Inspirados nesse método, foram propostas três modificações baseadas nesses modelos que minimizam algumas limitações de seus modelos e que surgem como alternativas para a segmentação de imagens do mundo real. As modificações propostas foram validadas pelos bons resultados obtidos utilizando-se de imagens naturais, texturizadas e ruidosas. Além disso, são mostrados alguns resultados comparativos com outras técnicas semelhantes com o objetivo de relatar a eficiência destas propostas.

ASSUNTO(S)

segmentação soft de imagens competição entre regiões fuzzy métodos variacionais equações diferenciais parciais ciencia da computacao computação processamento de imagens banco de dados soft image segmentation fuzzy region competition variational methods partial differential equations

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