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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: Segmentação de imagens através de redução de pixels utilizando difusão geométrica markoviana
metadata.dc.creator: Maia, Iverton Perboyre Loiola
metadata.dc.contributor.advisor1: Souza, Leandro Carlos de
metadata.dc.contributor.referee1: Castro, Angélica Felix de
metadata.dc.contributor.referee2: Coelho, Flávia Estélia Silva
metadata.dc.description.resumo: A Segmentação clássica de imagens está dividida basicamente em três técnicas: global, que se baseia em conhecimento relativo à intensidade do pixel; baseada em regiões, que consiste na divisão da imagem em regiões que exibem propriedades similares; e baseada na borda, que consiste na detecção de bordas para achar contornos fechados na imagem. Este trabalho utiliza uma abordagem diferente para realizar a segmentação de imagens: a Difusão Geométrica Markoviana (DGM). A DGM possibilita a extração de informações sobre a representatividade dos vértices de um grafo. Isto permite a eliminação de elementos do grafo que possuem baixa representatividade. No contexto de imagens digitais, a imagem é convertida em um grafo, e a DGM destina-se à redução de pixels baseando-se na representatividade de cada pixel. O método desenvolvido neste trabalho constrói descritores para objetos através da eliminação de informações pouco relevantes da imagem, gerando como produto final a imagem segmentada.
Abstract: The classical segmentation of images is basically subdivided into three main techniques: global, which is based on the relative knowledge about the intensity of the components from the pixels; region-based, which consists of dividing the images in similar regions; and edge-based, which consists of edge detection to build closed lines around the detected object in the image. This work describes a different approach to apply the segmentation of images: the Markovian Geometric Diffusion (MGD). The MDG enables the extraction of the representativeness of the vertices from a graph, which propitiates the elimination of the elements from the graph that hold few representativeness. In the context of digital images, the image is converted into a graph, and the MGD is intended for pixels, being representativeness-based from each of them. The method developed in this work builds descriptors for objects by eliminating few relevant information from the image, generating as result a segmented image
Keywords: Segmentação
Técnicas
Imagens
Pixels
Difusão
Markoviana
Segmentation
Technique
Images
Pixels
Diffusion
Markovian
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal Rural do Semi-Árido
metadata.dc.publisher.initials: UFERSA
metadata.dc.publisher.department: Centro de Ciências Exatas e Naturais - CCEN
Citation: Citação com autor incluído no texto: Maia (2017) Citação com autor não incluído no texto: (MAIA, 2017)
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/5640
Issue Date: 25-Sep-2017
Appears in Collections:Ciência da Computação

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