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.

Name thesis:degree_name

Dissertação de Mestrado em Estatística, Matemática e Computação apresentada à Universidade Aberta

Year dc:date.issued

2022

Author dc:creator

• Amaral, Manuel Cardoso

Advisors dc:contributor.advisor

• Serranho, Pedro
• Bernardes, Rui Manuel Dias Cortesão dos Santos

• 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

Language dc:language.iso

por

Identifier URI

urn:tid:202948714

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/11756