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Previous issue date: 2010-03-26 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === The image segmentation problem is present in various tasks such as remote sensing,
object detection in robotics, industrial automation, content based image retrieval, security, and
others related to medicine. When there is a set of pre-classified data, segmentation is called
supervised. In the case of unsupervised segmentation, the classes are extracted directly from the
data. Among the image properties, the texture is among those that provide the best results in the
segmentation process. This work proposes a new unsupervised texture segmentation method that
uses as the similarity measure between regions the bit rate obtained from compression using
models, produced by the Prediction by Partial Matching (PPM) algorithm, extracted from them.
To segment an image, it is split in rectangular adjacent regions and each of them is assigned to a
different cluster. Then a greedy agglomerative clustering algorithm, in which the two closest
clusters are grouped at every step, is applied until the number of remaining clusters is equal to the
number of classes (supplied by the user). In order to improve the localization of the region
boundaries, the image is then split in shorter regions, that are assigned to the cluster whose PPM
model results in lower bit rate. To evaluate the proposed method, three image set were used:
Trygve Randen, Timo Ojala and one created by the author of this work. By adjusting the method
parameters for each image, the hit rate obtained was around 97% in most cases and 100% in
several of them. The proposed method, whose main drawback is the complexity order, is robust
to regions with different geometric shapes, grouping correctly even those that are disconnected. === O problema da segmentação de imagens está presente em diversas tarefas como
sensoriamento remoto, detecção de objetos em robótica, automação industrial, recuperação de
imagens por conteúdo, segurança, e outras relacionadas à medicina. Quando há um conjunto de
padrões pré-classificados, a segmentação é denominada supervisionada. No caso da segmentação
não supervisionada, as classes são extraídas diretamente dos padrões. Dentre as propriedades de
uma imagem, a textura está entre as que proporcionam os melhores resultados no processo de
segmentação. Este trabalho propõe um novo método de segmentação não supervisionada de
texturas que utiliza como medida de similaridade entre regiões as taxas de bits resultantes da
compressão utilizando modelos produzidos pelo algoritmo Prediction by Partial Matching (PPM)
extraídos das mesmas. Para segmentar uma imagem, a mesma é dividida em regiões retangulares
adjacentes e cada uma delas é atribuída a um grupo distinto. Um algoritmo aglomerativo guloso,
que une os dois grupos mais próximos em cada iteração, é aplicado até que o número de grupos
seja igual ao número de classes (fornecido pelo usuário). Na etapa seguinte, cujo objetivo é
refinar a localização das fronteiras, a imagem é dividida em regiões ainda menores, as quais são
atribuídas ao agrupamento cujo modelo PPM resulta na taxa de bits mais baixa. Para avaliar o
método proposto, foram utilizados três bancos de imagens: o de Trygve Randen, o de Timo Ojala
e um criado pelo autor deste trabalho. Ajustando-se os parâmetros do método para cada imagem,
a taxa de acerto obtida foi em torno de 97% na maioria dos casos e 100% em vários deles. O
método proposto, cuja principal desvantagem é a ordem de complexidade, se mostrou robusto a
regiões de diferentes formas geométricas, agrupando corretamente até mesmo as desconexas.
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