Author(s):
Alex F. de Araújo 
; Aledir S. Pereira ; Norian Marranghello ; Jonathan Rogéri ; Acrísio José do Nascimento Jr. ; João Manuel Ribeiro da Silva Tavares
Date: 2009
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10216/43334
Origin: Repositório Aberto da Universidade do Porto
Subject(s): Ciências tecnológicas; Engenharia; Engenharia mecânica
Description
A utilização de ferramentas computacionais relacionadas à análise de imagens tem se tornado cada vez mais frequente. Muitas destas ferramentas estão relacionadas à análise de imagens com intuito de detectar possíveis distúrbios no corpo humano, localizar e identificar placas de veículos em fotografias tiradas por radares, localizar áreas de desmatamento em imagens de satélite, determinar caminhos para robôs a partir de imagens capturadas por um sistema de câmaras, entre outros exemplos. Para tal, a extracção robusta e automática dos contornos das regiões de interesse é de grande importância, pois ajuda a evitar que pequenos detalhes passem despercebidos durante a avaliação da imagem, bem como possibilita a análise adequada de objectos a serem analisados. Após um estudo dos métodos para pré-processamento e para segmentação de imagens, constatou-se que entre as abordagens mais promissoras está a suavização selectiva através de equações diferenciais parciais e a técnica de crescimento de regiões. A suavização usando difusão anisotrópica mostra-se eficiente para amenizar a interferência de ruídos. No entanto, exige a definição de um número adequado de iterações, de modo a evitar que as bordas posteriormente extraídas percam informações relevantes. Tal definição automática de iterações é complexa por não se conhecer previamente a quantidade de ruído presente nas imagens em análise. Neste trabalho aborda-se o uso de operadores de gradiente antes da suavização, na tentativa de obter automaticamente o número adequado de iterações da difusão anisotrópica para imagens em tons de cinza.
