Técnicas de análise de textura para processamento de imagem: relação entre a textura de imagens e a textura da sua combinação linear
No presente trabalho é realizada a revisão de literatura sobre a evolução da análise de textura para processamento de imagem, incidindo em particular no método das Matrizes de Co-ocorrência (GLCM). Sendo o objetivo deste trabalho estudar a proximidade (num espaço e métrica adequados) entre as texturas de um conjunto de imagens e a textura de uma combinação linear destas, procede-se à comparação entre a textura de imagens base monocromáticas registadas no espaço RGB de uma imagem (canais de cores) com duas combinações lineares com diferentes ponderações dessas imagens base. Adicionalmente a combinações lineares de textura registadas no espaço RGB de uma mesma imagem, analisa-se também a proximidade da textura de 4 imagens em formato RGB diferentes à textura da imagem ponderada obtida pela sua combinação linear. Neste trabalho, a análise de textura de imagens é realizada com recurso a 20 características de textura retiradas das Matrizes de Co-ocorrência (GLCM) às quais se aplica a Análise de Componentes Principais (ACP) para eliminar a correlação entre as características e proceder à redução da dimensão dos dados. Os resultados comparam a textura definida pelas componentes principais utilizando as distâncias de Mahalanobis, representação gráfica e agrupamentos pelo método k-means. Na maior parte dos exemplos analisados, a textura das combinações lineares das imagens base registadas a uma mesma imagem em formato RGB mostrou-se próxima da textura do conjunto de imagens base. Em 5 cenários criados, a textura das combinações lineares de um conjunto de 4 imagens em formato RGB diferentes afasta-se claramente da textura das 4 imagens combinadas.
Análise de textura, Matrizes de Co-ocorrência (GLCM), Análise de componentes principais, Método k-means, Distância de Mahalanobis, Texture analysis, GLCM, PCA, k-means, Mahalanobis distance
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