Texturas de imagens utilizando conceitos de morfologia matemática

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1995
Autor(a) principal: Claro, Luís Otávio Thompson
Orientador(a): Haertel, Vitor Francisco de Araújo
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sensoriamento remoto
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/6332
Resumo: A textura é um atributo ainda pouco utilizado no reconhecimento automático de cenas naturais em sensoriamento remoto, já que ela advém da sensação visual causada pelas variações tonais existentes em uma determinada região da imagem, tornando difícil a sua quantificação. A morfologia matemática, através de operações como erosão, dilatação e abertura, permite decompor uma imagem em elementos fundamentais, as primitivas texturais. As primitivas texturais apresentam diversas dimensões, sendo possível associar um conjunto de primitivas com dimensões semelhantes, em uma determinada classe textural. O processo de classificação textural quantifica as primitivas texturais, extrai as distribuições das dimensões das mesmas e separa as diferentes distribuições por meio de um classificador de máxima-verossimilhança gaussiana. O resultado final é uma imagem temática na qual cada tema representa uma das texturas existentes na imagem original.
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spelling Claro, Luís Otávio ThompsonHaertel, Vitor Francisco de Araújo2007-06-06T18:55:43Z1995http://hdl.handle.net/10183/6332000528560A textura é um atributo ainda pouco utilizado no reconhecimento automático de cenas naturais em sensoriamento remoto, já que ela advém da sensação visual causada pelas variações tonais existentes em uma determinada região da imagem, tornando difícil a sua quantificação. A morfologia matemática, através de operações como erosão, dilatação e abertura, permite decompor uma imagem em elementos fundamentais, as primitivas texturais. As primitivas texturais apresentam diversas dimensões, sendo possível associar um conjunto de primitivas com dimensões semelhantes, em uma determinada classe textural. O processo de classificação textural quantifica as primitivas texturais, extrai as distribuições das dimensões das mesmas e separa as diferentes distribuições por meio de um classificador de máxima-verossimilhança gaussiana. O resultado final é uma imagem temática na qual cada tema representa uma das texturas existentes na imagem original.Texture is one of the important characteristics used in identifying objects or regions of interest in an image, whether the image be an aerial photograph or a sattelite image. Textural features contain information about the spatial distribution of tonal variations whitin a band. Although it is quite easy for human observers to recognize and describe in empirical terms, texture has been extremely refractory to precise definition and to analysis by digital computers. Several approaches have been suggested in the literature. One approache is consider texture as composed by basic units or primitives. According to this principle, image texture can be described by the number size and shape of its primitives. This study implements the techniques provided by mathematical morphology to classify a digital image using its textural structure. Morphological operations are used to estimate the textural attributes of the classes present on a scene. Maximum-likelihood classifiers can then be used to perform the classification procedure.application/pdfporSensoriamento remotoTexturas de imagens utilizando conceitos de morfologia matemáticainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e MeteorologiaCurso de Pós-Graduação em Sensoriamento RemotoPorto Alegre, BR-RS1995mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000528560.pdf000528560.pdfTexto completoapplication/pdf754632http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/6332/1/000528560.pdfff6e1721db91c3de5c8c7b40332171c5MD51TEXT000528560.pdf.txt000528560.pdf.txtExtracted Texttext/plain75979http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/6332/2/000528560.pdf.txt19ffdd5e534408a47a3b7aa67e188ea8MD52THUMBNAIL000528560.pdf.jpg000528560.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1254http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/6332/3/000528560.pdf.jpg8684c73c34cbe8aad9f0e3b7efa07026MD5310183/63322018-10-17 09:38:57.866oai:www.lume.ufrgs.br:10183/6332Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-17T12:38:57Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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