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Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Adriel dos Santos Araújo

16/07/2018, segunda-feira, 15h, Sala de Videoconferência (310)

Estudo da Equivalência entre Descritores de Textura Baseados na Matriz de Coocorrência em Escala de Cinza e Histogramas de Soma e Diferença

Resumo: Diversas atividades computacionais, como segmentação e classificação de imagens, usam informações de textura. Esta informação é computacionalmente analisada com a ajuda de descritores. Eles são normalmente calculados através da Matriz de Ocorrência de Nível de Cinza (GLCM), que tem um custo quadrático. Neste trabalho, discutimos uma alternativa a este método: o uso de Histogramas de Soma e Diferença (SDH). O SDH tem custo linear e apresenta os mesmos resultados que a GLCM. Um conjunto de nove equações que já existem na literatura, mas que apresentam diferença com a GLCM, foi investigado e adaptado neste estudo. As diferenças (que em alguns casos costumavam ser de uma ordem muito considerável até mesmo de milhares) foram eliminadas na maioria dos descritores. As poucas diferenças restantes apresentam valores muito próximos de zero, sempre menores que um e agora na ordem de décimos Além disso, seis outras equações são propostas e discutidas neste estudo. Para validar essas afirmações, uma série de experimentos é realizada, usando texturas reais e sintéticas. Cada tipo de textura contém diferentes combinações de padrões, graus tonais, tamanhos e aspectos de orientação, permitindo a visualização do patrão principal em diferentes escalas. Estas experiências validam as equações discutidas neste estudo e mostram que um dado descritor tem o mesmo comportamento em ambas as abordagens. Todos os resultados foram favoráveis ao uso do SDH que apresentou mais do que apenas uma redução na complexidade computacional, sendo muito mais simples de ser entendido teoricamente, com uma implementação mais básica em qualquer linguagem de computador ou com mais simplicidade para o uso de qualquer ferramenta de programação disponível atualmente.

Abstract: Several computational activities, such as image segmentation and classification, use texture information. This information is computationally analyzed with the help of descriptors. They are typically calculated through the Gray Level Occurrence Matrix (GLCM), which has a quadratic cost. In this work, we discuss an alternative to this method: the use of Sum and Difference Histograms (SDH). SDH has linear cost and presents the same results as GLCM. A set of nine equations that already exist in the literature, but presenting difference with GLCM, have been investigated and adapted in this study. The differences (which in some cases used to be of a very considerable order, even up to thousands) are eliminated in most of the descriptors. The few remaining differences present values very close to zero, now in decimal order. In addition, six other equations are proposed and discussed in this study. To validate these statements, a series of experiments are performed, using real and synthetic textures. Each type of texture contains different combinations of patterns, tonal grades, sizes and orientation aspects allowing visualization of the main pastern reproduces on different scales. These experiments validate the equations discussed in this study and show that the descriptors have the same behavior in both approaches. All the results were favorable to the use of SDH that presents more that only a reduction in the computational complexity, being simpler theoretical meaning and more basic implementation in any computer language or software tool.

Banca examinadora:
Prof.ª Aura Conci (Presidente), UFF
Prof. Roger Resmini, UFMT
Prof.ª Débora Christina Muchaluat Saade, UFF
Prof. Anselmo Antunes Montenegro, UFF
Prof. Evandro Ottoni Teatini Salles, UFES
Prof. Érick Oliveira Rodrigues, UNIFEI

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