Números fuzzy em processamento de imagens digitais e suas aplicações na detecção de bordas

Abstract

AgradecimentosAo Prof. Adilson Gonzaga, pela competência com que orientou este trabalho, pela receptividade no início do doutorado, pela amizade e, pelo apoio e estímulo durante esses anos de trabalho conjunto. À Escola de Engenharia de São Carlos pela oportunidade de realização do curso de pós-graduação de doutorado.Um agradecimento especial aos professores com quem tive a honra de estudar, Prof. Dr. Adilson Gonzaga e Prof. Dr. Ivan Nunes da Silva, pelo ensino e pelas aulas brilhantes. A todos os funcionários do Departamento de Engenharia Elétrica da Escola de Engenharia de São Carlos, pelos trabalhos prestados durante todos esses anos na USP. Aos colegas e funcionários do Departamento de Ciências de Computação e Estatística (DCCE) do IBILCE/UNESP, pelo apoio recebido para a concretização deste trabalho, em especial à secretária do departamento Olga Maria Rissi Ferreira e aos colegas Profa. Dra. Rogéria Cristiane Gratão de Souza e Prof. Dr. Maurílio Boaventura. Ao meu amado esposo Maurílio, agradeço pelo incansável incentivo, pela companhia e força nas horas difíceis, por assumir o gerenciamento das tarefas domésticas nesses anos todos, pela compreensão e paciência nos momentos de ausência. A todos que, direta e indiretamente contribuíram para o desenvolvimento deste trabalho. Resumo BOAVENTURA, I.A.G. Números Fuzzy em Processamento de Imagens Digitais e Suas Aplicações na Detecção de Bordas. 2010. 218 f. Tese (Doutorado) -Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2010.O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova abordagem, baseada no conceito de números fuzzy, para detecção de bordas em imagens digitais chamado FUNED (Fuzzy Number Edge Detector ). A técnica de detecção de bordas implementada pelo FUNED considera uma vizinhança local dos pixels da imagem, definida pelo usuário e, baseado no conceito de números fuzzy, é verificado se um pixel pertence ou não aquela região da imagem, com base na intensidade dos tons de cinza que compõem a região. O pixel que não pertence à região, é então classificado como um possível pixel de borda. Através de uma função de pertinência, a técnica proposta fornece uma matriz de pertinência em tons de cinza e, pela escolha de um limiar, as bordas da imagem são segmentadas. Para a modelagem do problema, os tons de cinza são considerados como números fuzzy e, para cada pixel g i,j da imagem, calcula-se a sua pertinência em relação a uma determinada região, considerando os vizinhos que possuem níveis de cinza próximos de g i,j . Ao considerar os valores de cinza como números fuzzy, incorpora-se a variabilidade inerente dos valores de cinza de imagens, proporcionando assim uma abordagem mais adequada ao tratamento de imagens digitais, em comparação ao tratamento clássico, baseado em uma formulação analítica. Para avaliação do desempenho da técnica, foram usadas imagens sintéticas e imagens reais em tons de cinza, obtidas na literatura, e realizados testes qualitativos e quantitativos. Para a realização dos testes quantitativos, foi desenvolvida uma n...

Análise Automática do Uso do Solo no Entorno de Rodovias Usando uma Abordagem Fuzzy

“…Porém, na literatura existe um número relativamente baixo de trabalhos que utilizam Sistema de Inferência Fuzzy, principalmente o método de Mamdani associado ao processamento de imagens. Dentre eles, pode-se destacar os trabalhos de Moallen [18], Ramos [24], Boaventura [2] and Ranjbar et al [25].…”

Reconhecimento de textura de íris sob variação do tamanho da pupila

“…Frente a estes problemas, uma possível solução é a utilização da lógica fuzzy, técnica capaz de representar apropriadamente as incertezas e imprecisões do processo de aquisição de imagens. Algumas abordagens para análise de textura utilizando lógica fuzzy foram propostas na literatura, podendo citar os trabalhos de Caponetti et al (2006), Iakovidis, Keramidas e Maroulis (2008), Boaventura (2010), Chierici et al (2013). Na proposta de Boaventura (2010), por exemplo, é utilizado o conceito de números fuzzy para detecção de bordas em imagens.…”

Sistema automático para obtenção de parâmetros do tráfego veicular a partir de imagens de vídeo usando OpenCV

“…Como o LFP está em desenvolvimento e as suas aplicações publicadas focaram no reconhecimento de padrões de texturas em imagens [BOAVENTURA, 2010;VIEIRA et al 2012], esta tese de doutorado contribui com as pesquisas do LAVI, investigando a aplicação do LFP no âmbito de detecção e segmentação em vídeos.…”