Discriminação de texturas pela transformada wavelet

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2003
Autor(a) principal: Pagamisse, Aylton
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Wavelets (Matemática)
Processamento de imagens
Sensoriamento remoto
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1598275
Resumo: Orientadores: Luciano Vieira Dutra, Maria Cristina C. Cunha
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spelling Discriminação de texturas pela transformada waveletWavelets (Matemática)Processamento de imagensSensoriamento remotoOrientadores: Luciano Vieira Dutra, Maria Cristina C. CunhaTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: Em imagens de sensoriamento remoto e de outras aplicações, tais como análise de imagens médicas, inspeção industrial, etc, é necessária, em muitos casos, a discriminação de texturas. Intuitivamente, texturas estão relacionadas a variações tonais na imagem, sendo propriedade de uma região e não de um único ponto. Essas variações podem ser vistas como descontinuidades locais e, em imagens, estão, em geral, associadas a bordas. A transformada Wavelet fornece uma representação completa e estável de sinais utilizando bordas em multiescala. Nesse trabalho, desenvolve-se uma representação Wavelet invariante por translações, com quatro direções e, utilizando essa representação, desenvolve-se um método que agrega e combina as respostas da energia da transformada Wavelet nas várias escalas e direções para obter a discriminação de texturas. Esse método tem baixo custo computacional, pois obtém seus parâmetros a partir de amostras de texturas, e a implementação discreta da decomposição Wavelet é feita com um banco de filtros FIR. A qualidade do método desenvolvido é comprovada aplicando-o em mosaicos de texturas do tipo Brodatz e outros, obtendo-se excelentes índices de acerto quando comparado com inúmeros métodos de discriminação de texturas encontrados na literaturaAbstract: In remote sensing images and other applications, such as medical imaging analysis, industrial inspection, etc. it is necessary, in many cases, the discrimination of textures. Intuitively, textures are related to tonal variations in the image, being a property of a region and not of a single point. These variations can be seen as local discontinuities and, in images, they are generally related to edges. The wavelet transform provides a complete and stable representation of signals using edges in multi-scale. In this work, we develop an wavelet representation invariant by translations, with four directions, and, using this representation, we develop a method that aggre gates and combines the energy responses of the wavelet transform in several scales and directions to obtain the discrimination of the textures. This method has low computational cost, since it obtains its parameters from texture samples, and the discrete implementation of the wavelet decomposition is carried out with a FIR filter bank. The quality of the method developed is confirmed by applying it into mosaics of textures of the Brodatz type and others, obtaining excellent indexes of precision when compared to several other texture discrimination methods found in the literatureDoutoradoMatemática AplicadaDoutor em Matemática Aplicada[s.n.]Dutra, Luciano VieiraCunha, Maria Cristina de Castro, 1945-Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPagamisse, Aylton20042003-12-18T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf113p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1598275PAGAMISSE, Aylton. Discriminação de texturas pela transformada wavelet. 2004. 113p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1598275. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/322227porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-12-16T17:28:43Zoai::322227Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-12-16T17:28:43Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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