Recuperação de Texturas Coloridas

Prévia do material em texto

Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 1 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Recuperação de texturas coloridas
trasladadas, rotacionadas e escaladas
Alexadre Leão
Guillermo Cámara Chávez
Processamento digital de imagens – DCC – UFMG
Maio 2003
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 2 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Recuperação de texturas coloridas invari-
antes
Assunto: Um novo método para recuperação de texturas
coloridas baseado nas caracteŕısticas de cores e bordas.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 2 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Recuperação de texturas coloridas invari-
antes
Assunto: Um novo método para recuperação de texturas
coloridas baseado nas caracteŕısticas de cores e bordas.
Etapas:
? As técnicas para extração de caracteŕısticas de tex-
turas e as medidas de similaridade.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 2 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Recuperação de texturas coloridas invari-
antes
Assunto: Um novo método para recuperação de texturas
coloridas baseado nas caracteŕısticas de cores e bordas.
Etapas:
? As técnicas para extração de caracteŕısticas de tex-
turas e as medidas de similaridade.
? Método para recuperação baseado na medida de sim-
ilaridade é proposto para recuperar as imagens de
texturas de uma base de dados de texturas.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 2 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Recuperação de texturas coloridas invari-
antes
Assunto: Um novo método para recuperação de texturas
coloridas baseado nas caracteŕısticas de cores e bordas.
Etapas:
? As técnicas para extração de caracteŕısticas de tex-
turas e as medidas de similaridade.
? Método para recuperação baseado na medida de sim-
ilaridade é proposto para recuperar as imagens de
texturas de uma base de dados de texturas.
? A medida de similaridade é estendida para recuperar
regiões de texturas de uma base de dados de imagens
reais (naturais).
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 2 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Recuperação de texturas coloridas invari-
antes
Assunto: Um novo método para recuperação de texturas
coloridas baseado nas caracteŕısticas de cores e bordas.
Etapas:
? As técnicas para extração de caracteŕısticas de tex-
turas e as medidas de similaridade.
? Método para recuperação baseado na medida de sim-
ilaridade é proposto para recuperar as imagens de
texturas de uma base de dados de texturas.
? A medida de similaridade é estendida para recuperar
regiões de texturas de uma base de dados de imagens
reais (naturais).
? Este método apresenta a propriedade de ser invari-
ante à translação rotação e/ou escala.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 3 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Conteúdo
1. Introdução
2. Técnicas de recuperação
3. Experimentos
4. Conclusões
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 4 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Introdução
• A textura é uma caracteŕıstica importante para a análise
de diferentes tipos de imagens.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 4 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Introdução
• A textura é uma caracteŕıstica importante para a análise
de diferentes tipos de imagens.
• Diversos trabalhos tem proposto métodos para clas-
sificação ou recu peração de texturas, porém poucos
métodos para texturas coloridas.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 4 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Introdução
• A textura é uma caracteŕıstica importante para a análise
de diferentes tipos de imagens.
• Diversos trabalhos tem proposto métodos para clas-
sificação ou recu peração de texturas, porém poucos
métodos para texturas coloridas.
• Os métodos já utilizados combinam cor e textura em
uma forma limitada.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 4 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Introdução
• A textura é uma caracteŕıstica importante para a análise
de diferentes tipos de imagens.
• Diversos trabalhos tem proposto métodos para clas-
sificação ou recu peração de texturas, porém poucos
métodos para texturas coloridas.
• Os métodos já utilizados combinam cor e textura em
uma forma limitada.
• Este novo método de recuperação baseia-se em car-
acteŕısticas de cores e bordas; como também suporta
variações em translação, rota- ção e escala.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 4 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Introdução
• A textura é uma caracteŕıstica importante para a análise
de diferentes tipos de imagens.
• Diversos trabalhos tem proposto métodos para clas-
sificação ou recu peração de texturas, porém poucos
métodos para texturas coloridas.
• Os métodos já utilizados combinam cor e textura em
uma forma limitada.
• Este novo método de recuperação baseia-se em car-
acteŕısticas de cores e bordas; como também suporta
variações em translação, rota- ção e escala.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 5 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Conteúdo
1. Introdução
2. Técnicas de recuperação
3. Experimentos
4. Conclusões
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 6 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Técnicas de recuperação
Histograma de cores
hci =
ni
N
, i = 0, . . . , 63
hc : histograma de cores
ni : número de pixels com a etiqueta i
N : número total de pixels em R
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 7 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Técnicas de recuperação (cont.)
Histograma de padrões de contornos locais (LEP)
k(i, j) =
 1 2 48 0 16
32 64 128
 u(w) = { 1, w ≥ 0,
0, w < 0,
f (n,m) : imagem de entrada em ńıveis de cinza
k(i, j) : máscara LBP
LBP (n,m) : valor da sáıda LBP do pixel (n,m)
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 8 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Histograma de padrões de contornos locais
(cont.)
Y = 0.299×R + 0.587×G + 0.114×B
onde RGB corresponde a cor quantizada do pixel.
e(n,m) =
{
1, se Ym,n > 150
0, em outro caso
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 9 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Histogramas de padrões de contornos lo-
cais (cont.)
Existem dois tipos de histogramas LEP:
• LEPSEG: para segmentação de imagens
• LEPINV: para recuperação de imagens
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 10 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Histogramas de padrões de contornos lo-
cais (cont.)
LEPSEG(n, m) =
∑
i,j∈I
ke(i, j)× e(n,m)
ke(i, j) =
 1 2 4128 256 8
64 32 16

e(n,m) denota a imagem binária dos contornos.
heí
(01) =
ní
(01)
N
, i = 0, . . . , 511,
onde ní
(01) é o número de pixels com valor LEPSEG i
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 11 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Histogramas de padrões de contornos lo-
cais (cont.)
1. LEPSEG pode ser expresso como uma cadeia binária
“b8b7b6b5b4b3b2b1b0”
2. Os pesos na máscara LEP sejam em ordem ascendente e
em sentido horário.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 12 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Histogramas de padrões de contornos lo-
cais (cont.)
O valor LEPSEG 30 é expresso em forma bina-
ria ”000011110”, as seguintes cadeias ”000111100”
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 12 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Histogramas de padrões de contornos lo-
cais (cont.)
O valor LEPSEG 30 é expresso em forma bina-
ria ”000011110”, as seguintes cadeias ”000111100” ,
”‘001111000”’
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 12 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Histogramas de padrões de contornos lo-
cais (cont.)
O valor LEPSEG 30 é expresso em forma bina-
ria ”000011110”, as seguintes cadeias ”000111100” ,
”‘001111000”’,”‘11110000”’
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 12 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Histogramas de padrões de contornos lo-
cais (cont.)
O valor LEPSEG 30 é expresso em forma bina-
ria ”000011110”, as seguintes cadeias ”000111100” ,
”‘001111000”’, ”‘11110000”’ , ”11100001”, ”11000011”,
”10000111” e ”00001111” têm o mesmo valor mı́nimo 15.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 12 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Histogramas de padrões de contornos lo-
cais (cont.)
O valor LEPSEG 30 é expresso em forma bina-
ria ”000011110”, as seguintes cadeias ”000111100” ,
”‘001111000”’, ”‘11110000”’ , ”11100001”, ”11000011”,
”10000111” e ”00001111” têm o mesmo valor mı́nimo 15.
Existem 36 posśıveis indices.
h(0)e =
ni
N (0)
h(1)e =
ni+36
N −N (0)
, i = 0, . . . , 35,
onde ni é o número de pixels com valor LEPROT igual a i
e N (0) é o número total de pixels que não são bordas em R.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 13 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Medidas de similaridade
A técnica de interseção de histogramas é usada para
medir o grau de similaridade.
Hc =
63∑
i=0
min(hc
(q)
i , hc
(t)
i ),
onde hc
(q)
i e hc
(q)
i são as frequências na posição i nos dois
histogramas de cores para as regiões de texturas R
(q)
i e R
(t)
i .
Quando Hc está mais próximo a um, mais parecidos são os
histogramas.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 14 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Medidas de similaridade (cont.)
Medidas de similaridade Hé (01), He(0) e He(1) para as
regiões de texturas coloridas R
(q)
i e R
(t)
i são calculadas a par-
tir dos histogramas LEP:
Hé (01) =
511∑
i=0
min(hé (01)(q), hé (01)(t)),
He(0) =
35∑
i=0
min(he(0)(q), he(0)(t)),
He(1) =
35∑
i=0
min(he(1)(q), he(1)(t)),
onde hé (01), he(0) e he(1) são os histogramas LEPSEG e LEP-
INV
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 15 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Medidas de similaridade (cont.)
Existem dois valores de similaridade de texturas:
Hseg = wc×Hc + we×Hé (01),
Hinv = wc×Hc + we× (we(0) ×He(0) + we(1) ×He(1)),
os valores wc, we, we(0) e we(1) foram determinados exper-
imentalmente, cujos valores são iguais a 0.6, 0.4, 0.2 e 0.8,
respectivamente.
Hinv é resistente às variações geométricas, usado como
uma medida de similaridade de texturas.
Hseg é senśıvel à rotação e escala, usado para segmentação
da região.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 16 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Conteúdo
1. Introdução
2. Técnicas de recuperação de texturas baseados em carac-
teŕısticas distribúıdas
3. Experimentos
4. Conclusões
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 17 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Experimentos
• Usou-se uma base de dados consistente em 200 diferentes
classes de texturas.
• Cada imagem de 512× 512 foi dividida em 9 imagens de
128× 128 não sobrepostas.
• A base de dados consta de 1800 (= 9× 200)imagens de
128× 128.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 18 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Experimentos (cont.)
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 19 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Experimentos (cont.)
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 20 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Conteúdo
1. Introdução
2. Técnicas de recuperação
3. Experimentos
4. Conclusões
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 21 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Conclusões
• Uma nova técnica para recuperação de texturas coloridas
é proposta usando uma combinação de histogramas de
cores e LEP.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 21 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Conclusões
• Uma nova técnica para recuperação de texturas coloridas
é proposta usando uma combinação de histogramas de
cores e LEP.
• O modelo proposto é resistente a variações geométricas,
tais como rotação, translação e escala.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 21 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
Conclusões
• Uma nova técnica para recuperação de texturas coloridas
é proposta usando uma combinação de histogramas de
cores e LEP.
• O modelo proposto é resistente a variações geométricas,
tais como rotação, translação e escala.
• Este é um método simples e eficiente.
Homepage
Página de Rosto
JJ II
J I
Página 22 de 22
Voltar
Full Screen
Fechar
Desistir
F I M