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Paulo Sérgio Rodrigues PEL205
Segmentação I Paulo Sérgio Rodrigues PEL205
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Conceito Formal de Segmentação de Imagens
Aristóteles ( a.C.), em um tratado sobre os sentidos humanos, definiu o que seria a diferença entre Sensação e Razão. Segundo o Filósofo, sensação é o processo de captura de sinais externos através de órgãos sensitivos de um ser. Ao generalizar sinais externos, órgãos sensitivos e ser, Aristóteles define a sensação como um processo inerente a qualquer ser vivo.
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Conceito Formal de Segmentação de Imagens
Por outro lado, define razão como o processo de interpretar o sinal sensitivo como tendo alguma finalidade dentro de um contexto: “.. Um Leão percebe uma Gazela correndo mas não reconhece que ela está correndo ...” Assim, podemos definir o processo de Segmentação como sendo simplesmente a idéia de percepção de elementos em uma cena.
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
Por outro lado, o processo de reconhecimento é o processo de interpretação dos elementos percebidos pelos órgãos sensitivos. Assim, fica bem clara a diferença ente segmentação e reconhecimento de imagens, que também podem ser chamadas de detecção e análise.
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
A interpretação, no entanto, depende do contexto, da base de conhecimento e conseqüentemente, do observador
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Segmentação de Imagens
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Segmentação de Imagens
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Segmentação de Imagens
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Segmentação de Imagens
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Segmentação de Imagens
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Segmentação Baseada em Histograma
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Segmentação de Imagens
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Segmentação de Imagens
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Técnicas de Segmentação
Limiarização Interativa (AJUSTE MANUAL) Limiarização Iterativa Clusterizadores Baseada em Entropia Baseada em Características Locais Movimento Modelos Deformáveis
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Limiarização Iterativa
Algoritmo Iterativo para Determinação do Limiar Entrada: Imagem monocromática I; Saída: Limiar T de binarização; 1 - Inicialize o limiar T como a média das intensidades; 2 - Binarize a Imagem de Entrada I usando o limiar T; 3 - Calcule o novo limiar como: 4 = Se Tn = T fim, caso contrário faça T = Tn e volte ao passo 2;
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Técnicas de Segmentação por Clusterização
K-Means Crescimento de região Self Organize Maps
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K-means Clustering Segmentation
Dado um Conjunto de n pontos no espaço d-dimensional em um inteiro k Queremos encontrar um conjunto de k pontos no espaço d-dimensional que minimiza a distância media quadrática de csada ponto para seu centro mais próximo. Não existe algoritmo polinomial para esse problema “A Local Search Approximation Algorithm for k-Means Clustering” by Kanungo et. al
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K-means Algorithm O KM converge para uma solução local ótima.
Mas pode convergir para uma solução arbitrária ruim Por que ? Data Points Optimal Centers Heuristic Centers K=3
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K-means Algorithm Formalmente ..
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From “Data Analysis Tools for DNA Microarrays” by Sorin Draghici
K-means Algorithm 1 – Escolha k pontos iniciais aleatoriamente 2 – Clusterize os dados usando uma distância qualquer (a mais usada é a distância euclidiana) 3 – Compute novos centros para cada cluster usando apenas pontos dentro de cada cluster 4 – Re-compute todos os dados usando os novos centros (esse passo pode provocar mudança de cluster de um ponto) 5 – Repita os passos 3 e 4 até que nenhum ponto no passo quatro tenha mudado de cluster ou outro critério de convergência. From “Data Analysis Tools for DNA Microarrays” by Sorin Draghici
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Exemplo para k=2 Escolha k=2 Clusterize os pontos em torno de K=2 controides
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K-means para k=2 Recalcule os centroides
Redistribua os pontos ao pelos dois clusters, considerando os novos centroides
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K-means para k=2 Recalcule os centroides
Redistribua os pontos ao pelos dois clusters, considerando os novos centroides
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K-means para k=2 Repita os dois ultimos passos até que nenhum ponto mude de cluster
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Características do k-means
Selecionar aleatoriamente os pontos na fase inicial gera as seguinte propriedades Não-Determinismo Pode produzir clusters vazios Uma solução é escolher os centros aleatoriamente a partir de padrões conhecidos From “Data Analysis Tools for DNA Microarrays” by Sorin Draghici
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Complexidade O Algoritmo é linear no númeor de pontos da base
Pode-se mostrar que o tempo de execução é da ordem de cN c não depende de N, mas depende muito do número de clusters, k Possui baixa complexidade computacional É muito rápido
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Exemplos
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Exemplos
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Estudo do K-Means
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Estudo do K-Means
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Estudo do K-Means Se somente as amplitudes e os desvios-padrões forem iguais?
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Estudo do K-Means Se somente as amplitudes e os desvios-padrões forem iguais?
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Estudo do K-Means Se somente as medias fixas e os desvios-padrões forem iguais?
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Estudo do K-Means Se somente as medias fixas e os desvios-padrões forem iguais?
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Estudo do K-Means Se somente as medias fixas e os desvios-padrões forem iguais?
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Estudo do K-Means Se somente as medias fixas e amplitudes iguais?
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Estudo do K-Means Se somente as medias fixas e amplitudes iguais?
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Estudo do K-Means Se somente as medias fixas e amplitudes iguais?
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Estudo do K-Means Transformando uma Equação em Imagem
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Estudo do K-Means Transformando uma Equação em Imagem
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Mátodos Baseados em Entropia
Métodos de Segmentação Menos Sensíveis aos parâmetros de iluminação da distribuição Mátodos Baseados em Entropia Entropia Tradicional de Boltzmann, Gibbs e Shannon Entropia Não-Extensiva de Tsallis
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Segmentação de Imagens
Crescimento de Região
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