Avaliação não supervisionada do processo de segmentação de imagens utilizadas em geociências

Com a necessidade de extrair as informações contidas nas imagens de satélite de forma rápida, eficiente e econômica, são utilizadas cada vez mais as técnicas computacionais de processamento de imagens como a de segmentação automática. Segmentar uma imagem consiste em dividí-la em regiões através de um critério de similaridade, onde os pixels que estão contidos nestas possuem características semelhantes, como por exemplo, nível de cinza, textura, ou seja, a que melhor represente os objetos presentes na imagem. Existem vários exemplos de algoritmos segmentadores, como o de crescimento de regiões onde os pixels crescem e são aglutinados formando regiões. Para determinar quais os melhores parâmetros utilizados nestes algoritmos segmentadores é necessário que se avalie os resultados a partir dos métodos mais utilizados, que são os supervisionados onde há necessidade de uma imagem de referência, considerada ideal fazendo com que se tenha um conhecimento a priori da região de estudo. Os não supervisionados, onde não há a necessidade de uma imagem de referência, fazendo com que o usuário economize tempo. Devido à dificuldade de se obter avaliadores para diferentes tipos de imagem, é proposta a metodologia que permite avaliar imagens que possuam áreas com vegetação, onde serão formadas grandes regiões (Crianass) e o que avaliará as imagens com áreas urbanas onde será necessário mais detalhamento (Cranassir).

Caracterização de imagens de microtomografia de raios X baseada em descritores de textura

A microtomografia computadorizada (computed microtomography - μCT) permite uma análise não destrutiva de amostras, além de possibilitar sua reutilização. A μCT permite também a reconstrução de objetos tridimensionais a partir de suas seções transversais que são obtidas interceptando a amostra através de planos paralelos. Equipamentos de μCT oferecem ao usuário diversas opções de configurações que alteram a qualidade das imagens obtidas afetando, dessa forma, o resultado esperado. Nesta tese foi realizada a caracterização e análise de imagens de μCT geradas pelo microtomógrafo SkyScan1174 Compact Micro-CT. A base desta caracterização é o processamento de imagens. Foram aplicadas técnicas de realce (brilho, saturação, equalização do histograma e filtro de mediana) nas imagens originais gerando novas imagens e em seguida a quantificação de ambos os conjuntos, utilizando descritores de textura (probabilidade máxima, momento de diferença, momento inverso de diferença, entropia e uniformidade). Os resultados mostram que, comparadas às originais, as imagens que passaram por técnicas de realce apresentaram melhoras quando gerados seus modelos tridimensionais.