Segmentação

1. Segmentação Paulo Sérgio Rodrigues PEL205

2. Conceito Formal de Segmentação de Imagens

3. Diferença entre Segmentação e Reconhecimento

4. Técnicas de Segmentação • Detecção de Bordas • Detecção de Linhas • Detecção de Círculos • Detecção de Regiões • Detecção de movimento

5. Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas

6. Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas

7. Detecção de Bordas Técnicas de Segmentação

8. Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas

9. Técnicas de Segmentação Detecção de Bordas

10. Detectores de Borda e Linhas Detectores Baseados em Gradientes

11. Zi-1,j-1 Zi-1,j Zi-1,j+1 Zi,j Zi,j-1 Zi,j+1 Zi+1,j-1 Zi+1,j Zi+1,j+1 Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes

12. Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes

13. Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes

14. Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em Gradientes

15. Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em derivadas

16. Detectores de Bordas e Linhas Detectores Baseados em derivadas

17. Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas

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

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

20. Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas

21. Detector de Bordas w3 Projeção no plano w3 z Φ Projeção de z no plano w1 w2 θ w2 Detector de linhas w1 Detector de linhas Detectores de Bordas e Linhas Detectores Combinados de Bordas e Linhas Conclusão: Se θ > Φ a região representada por z possui mais bordas do que linhas. O contrário é verdadeiro para θ < Φ.

22. 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.

23. 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.

24. 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:

25. 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:

26. 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

27. Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Local

28. Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough

29. Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough

30. Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough

31. Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough

32. Lidando com Descontinuidade de Bordas Processamento Global: Transformada de Hough

33. Chapter 10 Image Segmentation

34. Chapter 10 Image Segmentation

35. Chapter 10 Image Segmentation

36. Chapter 10 Image Segmentation

37. Chapter 10 Image Segmentation

38. Chapter 10 Image Segmentation

39. Chapter 10 Image Segmentation