Espaço de cores, morfologia matemática e extração de feições

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: FARIAS, Renan Dozzo
Orientador(a): CANDEIAS, Ana Lúcia Bezerra
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da Geoinformacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/20338
Resumo: A busca de métodos que possam auxiliar na atualização de produtos cartográficos existentes e propiciar uma base cartográfica atual é de fundamental importância para o planejamento urbano e consequentemente para o gerenciamento de todo o território nacional. As feições que devem ser atualizadas nos produtos cartográficos podem ser obtidas a partir de imagens de sensoriamento remoto e fotografias aéreas. E um dos atributos das feições que pode ser usado é a cor que é amplamente utilizado na extração pela análise visual e também pode auxiliar na extração automática das feições. Nessa dissertação, tem-se uma abordagem levando em consideração a extração pela cor usando a morfologia matemática e espaço de cores RGB e HSV. Denota-se Morfologia, por ajudar na análise de formas e objetos, e Matemática, por esta análise se basear na teoria de conjuntos, topologia, reticulados. A morfologia matemática foi inicialmente desenvolvida para análise de imagens binárias, onde a abordagem linear não se mostrava eficiente, e depois foi estendida para níveis de cinza. Nessa dissertação trabalha-se com as imagens no espaço de cores. Utiliza-se as ferramentas da morfologia matemática denotadas de erosão, dilatação e gradiente para a segmentação e detecção de bordas das imagens. Essas ferramentas e os espaços de cores RBG e HSV são a base dos algoritmos para a obtenção das bordas das feições na imagem, obtendo-se como resultados as feições do tipo estradas, edificações e vegetações existentes na imagem de alta resolução (ortofoto). A metodologia com gradiente no espaço HSV gera o melhor resultado e semelhante com fotointerpretação (interpretação visual).