Segmentação (processamento de imagem)

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Em visão computacional, segmentação se refere ao processo de dividir uma imagem digital em múltiplas regiões (conjunto de pixels) ou objetos, com o objetivo de simplificar e/ou mudar a representação de uma imagem para facilitar a sua análise. Segmentação de imagens é tipicamente usada para localizar objetos e formas (linhas, curvas, etc) em imagens.

O resultado da segmentação de imagens é um conjunto de regiões/objetos ou um conjunto de contornos extraídos da imagem (ver detecção de borda). Como resultado, cada um dos pixels em uma mesma região é similar com referência a alguma característica ou propriedade computacional, tais como cor, intensidade, textura ou continuidade. Regiões adjacentes devem possuir diferenças significativas com respeito a mesma característica(s).

Tipos de Segmentação[editar | editar código-fonte]

  • Baseadas em Formatos
    • Detecção de Descontinuidades;
    • Detecção de Pontos;
    • Detecção de Linhas;
    • Detecção de Bordas.
  • Baseadas em Características dos Pixels
    • Segmentação de Cores;
    • Segmentação de Intensidades.
  • Baseadas no Histograma

Métodos[editar | editar código-fonte]

Vários algoritmos e técnicas de segmentação de imagens foram desenvolvidos, não havendo porém uma solução geral para este problema. Muitas vezes para a resolução de um problema de segmentação de imagem é necessário a combinação das técnicas de modo à sua adaptação ao domínio do problema.

Aplicações[editar | editar código-fonte]

  • Imagens Médicas
    • Localização de tumores e outras patologias;
    • Medida de volume de tecidos;
    • Cirurgia guiada por computador;
    • Diagnostico de doenças;
    • Planos de tratamento;
    • Estudo da estrutura anatômica.
  • Localização de objetos em imagens de satélite (estradas, florestas, etc.)
  • Sistemas de reconhecimento de faces;
  • Sistemas de controle automático de trafego;
  • Sistemas de visão computacional.

Ver também[editar | editar código-fonte]

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