Segmentacao e Classificacao

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Segmentação e 
Classificação
ufsm . geomática . sensoriamento remoto . rsp 2003
 
Segmentação
. Regiões – conjunto de pixels contíguos e que 
apresentam uniformidade em relação a um dado 
atributo ( textura, média, variância)
. Métodos
. Por crescimento de regiões 
(similaridade)
. Detecção de bordas (descontinuidades)
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Métodos de Segmentação
. Crescimento de regiões
. Cada pixel é rotulado como uma região
. As regiões espacialmente adjacentes 
são agrupadas segundo algum critério de 
similaridade ( limiar )
. O processo é repetido até que nenhum outro 
agrupamento possa ser feito
. Gera regiões com contornos fechados
. Elimina regiões com número de pixels pequeno
. Desvantagem: Erros de contorno.
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Métodos de Segmentação
. Baseado em bordas
. Bordas caracterizam contornos dos 
objetos
. Pontos de borda – pixels com variações 
abruptas de níveis de cinza
. Presença de “buracos” nas bordas – 
duas regiões diferentes são agregadas
. Sensível às variações locais dos níveis 
de cinza -> contornos não são fechados
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Métodos de Segmentação
. Baseado em bordas
. Filtros de Sobel
. Filtros de Roberts
. Laplacianos
. Cany
. Watershed
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Classificação de imagens
. Processo de reconhecimento de padrões
. O resultado de uma classificação é cada 
ponto (pixel) estar associado a uma região 
que definimos por tema ou classe.
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Espaço de atributos
. Os elementos de imagem (pixels) pertencentes a um 
mesmo objeto (classe) aparecem plotados como uma 
nuvem de pontos (agrupamentos)
. Os agrupamentos de pontos pertencem a diferentes 
alvos
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Água
Florestas
Urbanas
Banda 1
B
anda 2
 
Projeto de um classificador
. O espaço de atributos é dividido em regiões de decisão 
correspondentes a classes distintas
. Identifica-se o ponto na imagem como pertencente a 
classe correspondente à região de decisão em que ele 
fica no interior
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Água
Florestas
Urbanas
Banda 1
B
anda 2
 
Regiões de decisão
. Pontos da imagem multiespetral com NC na banda 1 no 
intervalo [a,b] e na banda 2 no intervalo [c,d] = urbana
. Padrões de uma classe formam agregados no espaço de 
atributos
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Água
Florestas
Urbanas
Banda 1
B
anda 2 c
d
a b
 
Tipos de classificação
. Supervisionado
. O usuário dispõe de informações (amostras) que 
identificam cada classe de interesse
.Não-supervisionado
. Utiliza algoritmos para reconhecer as classes 
presentes na imagem
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Tipos de classificadores
. Classificadores “pixel a pixel”
. Usa informação espectral isoladamente de cada 
pixel
. Classificadores por regiões
. Usa informação espectral de cada pixel e 
informação espacial ( pixels vizinhos )
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