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Gustavo Bastos Nunes. Objetivo de particionar uma imagem digital em multiplos segmentos ( cluster de pixels ) Pode ser usada para reconhecimento de.

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Apresentação em tema: "Gustavo Bastos Nunes. Objetivo de particionar uma imagem digital em multiplos segmentos ( cluster de pixels ) Pode ser usada para reconhecimento de."— Transcrição da apresentação:

1 Gustavo Bastos Nunes

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3 Objetivo de particionar uma imagem digital em multiplos segmentos ( cluster de pixels ) Pode ser usada para reconhecimento de objetos, compressão de imagens, edição de imagens entre outros.

4 Imagem originalImagem Segmentada

5 Clustering Histogram-based Edge detection Region growing Graph Partitioning

6 1. Escolha K centros de cluster, aleatoriamente ou baseado em alguma heurística 2. Atribua cada pixel da imagem para o cluster que minimiza a distância entre o pixel e o centro do cluster 3. Re-calcule o centro do cluster fazendo a média dos pixels do cluster 4. Repita os passos 2 e 3 até que ocorra uma convergência.

7 Histogramas são computados de todos os pixels na imagem. Os picos e os vales do histograma são usados para achar os clusters da imagem Eficiente pois tipicamente requer uma única passada por todos os pixels

8 Um campo grande na área de segmentação de imagem Uma das possíveis abordagens é usar o operador de Sobel

9

10 Um dos métodos é o de sementes(seeding) Recebe um conjunto de sementes como entrada ao longo da imagem As sementes marcam cada objeto como segmentado. As regiões vão crescendo iterativamente comparando todos os pixels vizinhos não alocados com as regiões

11 Imagem é modelada como um grafo não direcionado com pesos em suas arestas Tipicamente um pixel ou um grupo de pixels são associados com os nós e os pesos das arestas definem a diferença entre os pixels vizinhos O grafo(imagem) é particionado de acordo com algum critério para gerar os clusters. Cada partição desses nós(pixels) são considerados objetos da imagem segmentada

12 Compression-based Level set Watershed transformation Model based Multi-scale Semi-automatic Neural networks


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