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Title: Segmentação fuzzy de imagens coloridas com características texturais: uma aplicação a rochas sedimentares
Authors: Siebra, Hélio de Albuquerque
Keywords: Processamento de imagens. Segmentação. Divergência skew. Agrupamento;Skew divergence. Segmentation. Clustering. Textural color image
Issue Date: 8-Nov-2013
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: SIEBRA, Hélio de Albuquerque. Segmentação fuzzy de imagens coloridas com características texturais: uma aplicação a rochas sedimentares. 2013. 71 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2013.
Portuguese Abstract: A Segmentação de imagens é o processo de rotulagem de pixels em diferentes objetos, um passo importante em diversos sistemas de processamento de imagens. Este trabalho propõe um método de agrupamento para a segmentação de imagens digitais coloridas com propriedades texturais. Isto é feito através da redução de dimensionalidade dos histogramas das imagens coloridas e do uso da Divergência Skew no cálculo das funções de a nidade fuzzy. Esse tipo de abordagem é adequada à segmentação de imagens coloridas que possuam características texturais, como imagens geológicas, dermatoscópicas e outras imagens naturais, como imagens que contenham montanhas, grama ou orestas. Além disso, resultados experimentais do agrupamento de texturas coloridas usando imagens de rochas sedimentares porosas são apresentados e analisados em termos de precisão para comprovar sua efetividade
Abstract: Image segmentation is the process of labeling pixels on di erent objects, an important step in many image processing systems. This work proposes a clustering method for the segmentation of color digital images with textural features. This is done by reducing the dimensionality of histograms of color images and using the Skew Divergence to calculate the fuzzy a nity functions. This approach is appropriate for segmenting images that have colorful textural features such as geological, dermoscopic and other natural images, as images containing mountains, grass or forests. Furthermore, experimental results of colored texture clustering using images of aquifers' sedimentary porous rocks are presented and analyzed in terms of precision to verify its e ectiveness.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18687
Appears in Collections:PPGSC - Mestrado em Sistemas e Computação

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