Segmentação Paulo Sérgio Rodrigues PEL205. Conceito Formal de Segmentação de Imagens.

Segmentação

Paulo Sérgio RodriguesPEL205

Conceito Formal de Segmentação de Imagens

Diferença entre Segmentação e Reconhecimento

Técnicas de Segmentação

• Detecção de Bordas

• Detecção de Linhas

• Detecção de Círculos

• Detecção de Regiões

• Detecção de movimento


Detecção de Bordas

Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas


Detecção de Bordas

Detectores de Borda e Linhas

x

fx

f

G

Gf

y

x

Detectores Baseados em Gradientes

21

22yx GGfmag

22yx GGfmag

x

y

G

Gyx 1tan),(

Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes

2),( 1,1, jiji

x

zzjiG

Zi-1,j-1 Zi-1,j+1

Zi,j-1

Zi-1,j

Zi+1,j-1

Zi,j

Zi+1,j

Zi,j+1

Zi+1,j+1

2),( ,1,1 jiji

y

zzjiG

22yx GGfmag

x

y

G

Gyx 1tan),(

Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em Gradientes

Detectores de Bordas e LinhasDetectores Baseados em derivadas

Detectores de Bordas e LinhasDetectores Combinados de Bordas e Linhas

3

2

1

w

w

w

w

3

2

1

z

z

z

z

zwzwR T

iii

9

1


zwzwR T

iii

9

1

w1

z

w2

zwT1

Θ

cos11 zwzwT

Uma vez que 11 w

cos1 zzwT


21

23

22

21 )()()( zwzwzwz TTT

zwT2

zwT1

zwT3

Detector de linhasw1

w2

w3

Detector de linhas

Detector de Bordas

z Projeção de z no plano w1 w2

Projeção no plano w3

θ

Φ


21

21

)]()()[(

)]()[(cos

321

211

zwzwzw

zwzwTTT

TT

21

21

3

1

2

2

1

2

1

)(

)(

cos

j

Tj

i

Ti

zw

zw

2

12

1

21 )(1

cosi

Ti zw

z

zwz

zwz

T

i

Ti 3

13

3

21 1cos)(

1cos

21


Detector de linhasw1

w2

w3

Detector de linhas

Detector de Bordas

z Projeção de z no plano w1 w2

Projeção no plano w3

θ

Φ

2

12

1

21 )(1

cosi

Ti zw

z

zwz

T3

1 1cos

Conclusão: Se θ > Φ a região representada por z possui mais bordas do que linhas. O contrário é verdadeiro para θ < Φ.

Lidando com Descontinuidade de Bordas

As abordagens vistas até aqui para detecção de bordas e linhasquase sempre não são eficientes para detectar as bordas em umacena. Isso é devido à presença de ruído, descontinuidade de bordase relativo baixo contraste entre elas.

O objetivo desta parte da disciplina é definir, dada a saída de umdetector de bordas ou linhas, quais pixels realmente pertencem aum borda.


Processamento Local

Uma das maneiras mais simples de se definir bordas reais a partirda saída de um detector é através da análise de características locais.

Os pixels na vizinhança de uma borda possuem características semelhantes que podem ser usadas para sua detecção. Dada a saídade um detector como Gradiente, Sobel ou Roberts, pode-se definir uma borda com base em dois tipos de informação: a) a intensidadeda detecção e b) a direção da detecção.


Processamento Local

Considerando o primeiro critério, pode-se estabelecer um limiar T, a partir do qual considera-se que um pixel (x’,y’) pertence ou nãoà uma borda. Formalmente, a coordenada (x’,y’) de um pixel navizinhança de (x,y) é similar em magnitude ao pixel (x,y) se:

Tyxfyxf )','(),(


Processamento Local

Considerando o segundo critério, pode-se também estabelecer um limiar A (A é um ângulo), a partir do qual considera-se que um pixel (x’,y’) pertence ou não à uma borda. Se o gradiente de um pixel qualquer é dado pela equação:

x

y

G

Gyx 1tan),(

Então, um pixel (x’,y’) é semelhante a um pixel de uma vizinhança (x,y) se:

Ayxyx )','(),(


Processamento Local

Assim, pixels são ligados como pertencentes a mesma região (borda)se atenderem ambos os critérios a) e b).

Região Região

pixels com mesmas características pixels com mesmas características


Processamento Local


Processamento Global: Transformada de Hough

Chapter 10Image Segmentation

Chapter 10Image Segmentation

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