Segmentador contextual de imagens óticas baseado na teoria de campos aleatórios condicionais - Anderson Reis Soares (2019)
A segmentação de imagens é um problema fundamental no processamento de imagens e uma operação comum em Sensoriamento Remoto que tem sido amplamente utilizada, especialmente na Análise Geográfica de Imagens Baseadas em Objetos. Neste trabalho, é proposto um novo método de segmentação não supervisionado, baseado em campos aleatórios condicionais. O método utiliza três níveis de informação para a segmentação contextual: (1) obtido com uma classificação de pixel não supervisionada com o algoritmo Fuzzy C-Médias, em que o número de grupos é obtido usando uma abordagem baseada na morfologia matemática; (2) a vizinhança 8- conectada do pixel; e (3) de informações contextuais através de superpixel. O método foi testado com 4 conjuntos de dados, uma imagem multiespectral do WorldView-2, com 2 m de resolução espacial, uma imagem Quickbird com 60 cm de resolução espacial, uma imagem do sensor OLI/Landsat-8, com 30 m de resolução espacial e uma imagem do sensor MUX/CBERS-4, com 20 m de resolução espacial. Os resultados foram avaliados com 6 medidas de qualidade e seu desempenho foi comparado com outros algoritmos de segmentação de imagem que são usualmente aplicados pela comunidade de Sensoriamento Remoto. Os resultados indicam bom desempenho geral do algoritmo, alcançando resultados similares aos de outros métodos tradicionais aplicados pela comunidade de sensoriamento remoto.