Estudo de descritores de texturas e cores para a classificação automática de imagens no contexto das ciências ambientais

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Prado, Pierre Ferreira do
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Fuzzy ARTMAP; Texture; Colors; Gray levels; Classification; Textura; Cores; Níveis de cinza; Classificação
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/154903

Há uma crescente disponibilidade de imagens no contexto das ciências ambientais, sendo que a análise automática destas, pode permitir a identificação de objetos e regiões de interesse de forma mais eficiente, agilizando o estudo de fenômenos e a ocorrência de situações de impactos. No entanto, como em qualquer sistema de classificação automática, os resultados obtidos dependem de quais descritores são utilizados para se representar as imagens. Neste sentido, este trabalho busca discutir e comparar o uso de descritores em níveis de cinza, que estão diretamente ligados a textura, e os referentes aos canais de cores. Para isto, foi realizado um estudo para se avaliar os resultados da seleção automática de descritores para se representar imagens de forma a permitir a classificação de imagens de troncos de árvores e imagens aéreas de uso e ocupação do solo no contexto das Ciências Ambientais. Este estudo utilizou a arquitetura de rede neural artificial Fuzzy ARTMAP como classificador e um algoritmo para seleção sequencial de descritores. Os resultados consolidam a importância dos descritores de textura Haralick, de segunda ordem, a partir de níveis de cinza e a relevância do espaço de cores RGB e Lab.