Segmentação
A segmentação pode ser uma etapa inicial na análise de imagens. Ela consiste em subdividir uma imagem em regiões uniformes (em um determinado sentido) que se espera sejam os objetos presentes na cena, ou pelo menos partes deles. Em teoria, esta divisão deveria parar quando os limites dos objetos de interesse tiverem sido isolados. Uma vez separadas estas regiões, elas podem ser analisadas não somente em termos de sua cor, mas também considerando parâmetros espaciais, como sua forma, tamanho, orientação, etc. O que facilita muito a discriminação de objetos. Como a finalidade da segmentação pode variar, o nível até onde esta subdivisão deve ser realizada depende do problema a ser resolvido.
A segmentação separa as regiões com base em critérios de similaridade entre pixels de um mesmo objeto ou de diferenças mensuráveis pixels localizados nas bordas dos objetos. Ela agrupa pixels com características similares em termos tonais ou de textura, formando regiões homogêneas. O elemento da imagem, então, deixa de ser o pixel e passa a ser a região, um conjunto de pixels contíguos que e apresentam alto grau de similaridade.
Algumas aplicações podem ser:
Alguns exemplos são apresentados na figura ao lado. Pode ativar o quadro com a tecla "start".
Não existe uma solução geral para segmentação, pois suas aplicações são múltiplas. Assim sendo, ela deve ser adaptada a cada situação, ajustando parâmetros e limiares. A segmentação baseia-se nas características de descontinuidade e similaridade dos valores digitais (cores) de uma imagem. O método que avalia a descontinuidade baseia-se na detecção de locais onde ocorre mudança abrupta dos valores digitais e os métodos por similaridade consistem da agregação de pixels próximos e similares.
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Jorge Centeno: centeno@ufpr.br