Segmentação de imagens

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1. 
Analise as afirmativas a seguir, que tratam da detecção de bordas, e classifique-as em verdadeiras (V) ou falsas (F).
​​​​​​​(  ) A detecção de bordas é a determinação dos limites de um objeto em uma imagem, envolvendo avaliar a variação nos níveis de cinza dos pixels em uma vizinhança, sendo esta uma das formas de segmentação de imagens.
(  ) Sobel, Prewitt e Roberts são operadores usados para a detecção de bordas, todos embasados em gradientes calculados sobre os níveis de cinza de uma imagem.
(  ) O crescimento de regiões é um método de detecção de bordas embasado em gradientes, usando como critério a disparidade de valores entre pixels vizinhos.
(  ) A detecção de bordas é um processo de segmentação de imagens, mas com um princípio diferente das técnicas que agrupam pixels vizinhos que compartilham determinado atributo.
(  ) O método de limiarização é empregado principalmente para a detecção de bordas, usando os cruzamentos de zero na determinação dos pixels que formam o limiar entre um objeto e outro em uma imagem.
As afirmativas são, respectivamente:
D. 
V - V - F - V - F.
A detecção de bordas é uma das técnicas de segmentação utilizadas para a identificação dos limites de objetos em uma imagem, baseando-se na variação nos níveis de cinza dos pixels em uma vizinhança. Para tanto, podem ser utilizadas funções como Sobel, Prewitt e Roberts. Outra forma de segmentação de imagens tem como base o agrupamento de pixels de características (propriedades) semelhantes, como as técnicas de crescimento de regiões. A ideia, nesse caso, é iniciar com um ponto no interior da região a ser segmentada e ir agrupando os pontos vizinhos que apresentarem valor semelhante de algum atributo. É um processo parecido com o que acontece no método de limiarização, no qual o propósito é destacar regiões, aplicando e recalculando a intensidade do nível de cinza dos pixels com base em limiares pré-definidos.
2. 
Dentre as várias fases de uma aplicação de processamento de imagens está a segmentação, que tem como objetivo realçar os aspectos de visualização da imagem, possibilitando, assim, uma interpretação melhor.
Com relação aos conceitos de segmentação, assinale a alternativa correta.
B. 
Os métodos de segmentação de imagens podem ser classificados em métodos de identificação de pontos, linhas e bordas e métodos que se baseiam na identificação de agrupamentos de características semelhantes.
Os métodos de segmentação podem ser classificados como descontínuos, concentrando-se na identificação de pontos, linhas e bordas nos elementos da imagem; e métodos de similaridade, que se baseiam principalmente na identificação de agrupamentos de características semelhantes. Para questões de Visão Computacional, ambos podem ser utilizados. O que difere é o tipo de aplicação e o resultado esperado.
3. 
Os processos de segmentação de imagens podem ser classificados em métodos que avaliam a descontinuidade ou métodos que avaliam a similaridade em características encontradas nessas imagens.
​​​​​​​Com relação aos conceitos de descontinuidade, assinale a alternativa correta.
A. 
Prezam por identificar pontos isolados, linhas e bordas em uma imagem de entrada.
Métodos que utilizam a descontinuidade brusca nos níveis de cinza dos pixels próximos são empregados para a detecção de pontos, linhas e bordas nos elementos da imagem. Ao contrário, técnicas que utilizam a similaridade buscam semelhanças entre os valores de intensidade dos níveis de cinza de pixels em comparação com seus pixels vizinhos, buscando agrupamentos e, assim, delimitando regiões de interesse; seus principais métodos são baseados em limiarização, crescimento de regiões e divisão e união de regiões.
4. 
A fase de segmentação tem o objetivo de destacar e identificar elementos de interesse para o analista. Suas técnicas seguem duas estratégias distintas: a identificação por descontinuidade ou por similaridade de características dos objetos.
Com relação aos conceitos de similaridade, assinale a alternativa correta.
E. 
Limiarização, crescimento e divisão e união de regiões são seus métodos principais.
A estratégia baseada em similaridade dos níveis de cinza dos pixels próximos busca identificar agrupamentos de pixels e delimitar regiões de interesse. Seus principais métodos são a limiarização, o crescimento de regiões e a divisão e união de regiões. Para a identificação de pontos, linhas e bordas nos elementos da imagem, são empregadas estratégias de análise de descontinuidade que utilizam variações bruscas nos níveis de cinza de pixels próximos na identificação de elementos de interesse para a segmentação.
5. 
No processo de segmentação de imagens, utilizam-se algoritmos, métodos e modelos específicos de acordo com o tipo de característica procurada. As técnicas podem ressaltar elementos específicos de uma imagem, ignorando ou removendo completamente o que não faz parte do objeto de verificação.
Analise as alternativas a seguir e assinale a correta.
C. 
Filtros passa-alta ressaltam pontos de alta frequência na imagem, enquanto filtros passa-baixa tendem a suavizar elementos da imagem.
Cada filtro é indicado para o realce de um tipo específico ou limitado de características da imagem, sendo necessário utilizar um tipo de filtro para cada característica buscada. Técnicas que se baseiam em descontinuidade dão ênfase à identificação de pontos isolados, linhas e bordas na imagem (edge detection), ou seja, dividem a entrada com base em variações bruscas nos níveis de cinza. Por outro lado, técnicas baseadas em similaridade analisam a intensidade dos níveis de cinza de pixels adjacentes para identificar agrupamentos de objetos semelhantes; seus principais métodos são a limiarização, o crescimento de regiões e a divisão e união de regiões. Filtros passa-alta ressaltam pontos de alta frequência na imagem, enquanto filtros passa-baixa tendem a suavizar elementos da imagem. A limiarização também pode ser empregada para imagens em tons de cor (RGB, por exemplo), aplicando histogramas para cada canal de cor.