Segmentação de imagens baseada em cores usando reconhecimento de padrões

Petiana: Priscilla Koch Wagner

Orientadora: Profa. Dra. Sarajane Marques Peres

A segmentação de uma imagem, para a área de visão computacional, consiste em dividi-las em diferentes regiões. No caso da segmentação de imagens baseada em cores, as regiões resultantes da segmentação devem possuir o mesmo padrão de cor.

No trabalho com segmentação de imagens baseada em cores existem diferentes tipos de problemas que precisam ser estudados, desde a estratégia que será aplicada para analisar a imagem e encontrar as regiões de interesse até o tratamento da imagem para atenuação de ruído proporcionado por questões de variabilidade de luminosidade e variabilidade de parâmetros do dispositivo de captação da imagem.

O grupo de pesquisa ao qual está atrelado este projeto possui uma implementação, em nível de protótipo, de uma rotina de segmentação baseada em cores que adota a estratégia de tratar regiões da imagem como padrões, aplicando técnicas de reconhecimento de padrões para detectar as regiões que devem ser resultantes do processo de segmentação. Este protótipo está implementado no software Matlab, usando rotinas proprietárias de Redes Neurais Artificiais.

O presente projeto tem como objetivo aprimorar a implementação existente, buscando alcançar melhores resultados de segmentação otimizando suas funções e melhorando sua aplicabilidade. Essa otimização deverá abranger tanto a melhoria ou troca do algoritmo reconhecedor de padrões utilizados quanto a migração da implementação, parcialmente ou em sua totalidade, para a linguagem Java.