Segmentação (processamento de imagem)
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).
Índice |
[editar] Tipos de Segmentação
- 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
[editar] Métodos
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.
[editar] Aplicações
- 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.
