Universidade Federal do Rio Grande do Norte: Segmentação de imagens por texturas através de um método de agrupamento de dados
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Title: Segmentação de imagens por texturas através de um método de agrupamento de dados
Authors: Carvalho, Taiane Viana de
Keywords: Processamento de imagens;Segmentação de imagens;Texturas;Mistura de gaussianas;Clustering
Citation: CARVALHO, Taiane Viana de. Segmentação de imagens por texturas através de um método de agrupamento de dados. 2018. 75f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.
Abstract: Segmentation is one of the most complex process in image processing and the focus on research in this area has been increasing. Segmentation, consists of dividing an image into distinct regions from pixel properties, as gray level and texture. This paper presents a new method of images segmentation based on extraction of textures features in images. The method consists of forming a dataset based on the pixel values in the image and then group the data into classes that represent the textures that make up the image. Pixel grouping occurs through the clustering application technique. This technique group the points in the data set in auxiliary centers using vector quantization. The distance between the auxiliary centers is estimated and all centers that have a distance less than a threshold are linked together. Conventional distances used in clustering basically grow with the square of the distance in means. An alternative used in this paper is a new method based on gaussian mixture concept, witch estimates the separation between a data set modeled by Gaussians with model of one single Gaussian. The purpose of this approach is to perform the separation of regions with different textures in an image using an efficient algorithm.
Portuguese Abstract: A segmentação é uma das etapas mais complexas em processamento de imagens e o foco em pesquisas nessa área tem sido cada vez maior. Segmentar, significa subdividir uma imagem em suas regiões distintas a partir de propriedades dos píxeis, tais como nível de cinza e textura. Este trabalho apresenta um método de segmentação com base na extração de características de texturas em imagens. O método consiste em gerar um conjunto de dados gerado a partir da quantificação das texturas presentes na imagem e depois agrupá-los em classes que representarão as texturas que constituem a imagem. A realização do agrupamento dos píxeis ocorre através da aplicação de uma técnica de agrupamento de dados que inicialmente agrupa os pontos do conjunto de dados em classes auxiliares fazendo o uso de uma técnica de quantização vetorial. Essas classes auxiliares serão ligadas formando uma única classe dependendo do grau de compartilhamento de características da textura. Os métodos tradicionais que calculam a similaridade ou dissimilaridade entre grupos possuem algumas limitações quanto ao aumento da distância entre as médias desses grupos. Uma alternativa utilizada neste trabalho é de um novo método que empregando o conceito de mistura de gaussianas calcula a divergência entre um conjunto de dados modelado por gaussianas com o modelo de uma única gaussiana que descreve todo o conjunto. O objetivo dessa abordagem é separar automaticamente regiões com diferentes texturas em uma imagem, utilizado um algoritmo eficiente e de baixo custo computacional.