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Segmentação (processamento de imagem) - Wikipédia, a enciclopédia livre

Segmentação (processamento de imagem)

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.

Em visão computacional, segmentação se refere ao processo de dividir uma imagem digital em múltiplas regiões (conjunto de pixels) ou objetos, com o objetivo de simplificar e/ou mudar a representação de uma imagem para facilitar a sua análise. Segmentação de imagens é tipicamente usada para localizar objetos e formas (linhas, curvas, etc) em imagens.

O resultado da segmentação de imagens é um conjunto de regiões/objetos ou um conjunto de contornos extraídos da imagem (ver detecção de borda). Como resultado, cada um dos pixels em uma mesma região é similar com referência a alguma característica ou propriedade computacional, tais como cor, intensidade, textura ou continuidade. Regiões adjacentes devem possuir diferenças significativas com respeito a mesma característica(s).


Índice

[editar] Tipos de Segmentação

  • Baseadas em Formatos
    • Detecção de Descontinuidades
    • Detecção de Pontos
    • Detecção de Linhas
    • Detecção de Bordas
  • Baseadas em Características dos Pixels
    • Segmentação de Cores
    • Segmentação de Intensidades


[editar] Métodos

Vários algoritmos e técnicas de segmentação de imagens foram desenvolvidos, não havendo porém uma solução geral para este problema. Muitas vezes para a resolução para um problema de segmentação de imagem é necessária a combinação das técnicas de modo à sua adaptação ao domínio do problema.


[editar] Aplicações

  • Imagens Médicas
    • Localização de tumores e outras patologias
    • Medida de volume de tecidos
    • Cirurgia guiada por computador
    • Diagnostico de doenças
    • Planos de tratamento
    • Estudo da estrutura anatômica
  • Localização de objetos em imagens de satélite (estradas, florestas, etc.)
  • Sistemas de reconhecimento de faces
  • Sistemas de controle automático de trafego
  • Sistemas de visão computacional


[editar] Ver também


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