Paulo Sérgio Rodrigues PEL205 Segmentação Paulo Sérgio Rodrigues PEL205

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

Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas

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Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas

Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas

Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas

Detectores de Borda e Linhas Detectores Baseados em Gradientes

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes 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

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em derivadas

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em derivadas

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas w1 z w2 Θ Uma vez que

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas Detector de linhas w1 w2 w3 Detector de Bordas z Projeção de z no plano w1 w2 Projeção no plano w3 θ Φ

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas

Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas Detector de linhas w1 w2 w3 Detector de Bordas z Projeção de z no plano w1 w2 Projeção no plano w3 θ Φ 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 linhas quase sempre não são eficientes para detectar as bordas em uma cena. Isso é devido à presença de ruído, descontinuidade de bordas e relativo baixo contraste entre elas. O objetivo desta parte da disciplina é definir, dada a saída de um detector de bordas ou linhas, quais pixels realmente pertencem a um borda.

Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Local Uma das maneiras mais simples de se definir bordas reais a partir da 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 saída de um detector como Gradiente, Sobel ou Roberts, pode-se definir uma borda com base em dois tipos de informação: a) a intensidade da detecção e b) a direção da detecção.

Lidando com Descontinuidade de Bordas 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 não à uma borda. Formalmente, a coordenada (x’,y’) de um pixel na vizinhança de (x,y) é similar em magnitude ao pixel (x,y) se:

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

Lidando com Descontinuidade de Bordas 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

Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Local

Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough

Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough

Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough

Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough

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Chapter 10 Image Segmentation

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