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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.55.2016.tde-25102016-084409
Document
Author
Full name
Mariane Barros Neiva
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2016
Supervisor
Committee
Bruno, Odemir Martinez (President)
Coelho, Regina Celia
Manzanera, Antoine
Traina, Agma Juci Machado
Title in Portuguese
Métodos de pré-processamento de texturas para otimizar o reconhecimento de padrões
Keywords in Portuguese
Difusão anisotrópica
Difusão isotrópica
Difusão morfológica
Dissertação
Pré-processamento de imagens
Reconhecimento de padrões
Textura
Transformada da distância
Abstract in Portuguese
A textura de uma imagem apresenta informações importantes sobre as características de um objeto. Usar essa informação para reconhecimento de padrões vem sendo uma tarefa bastante pesquisada na área de processamento de imagens e aplicado em atividades como indústria têxtil, biologia, análise de imagens médicas, imagens de satélite, análise de peças industriais, entre outros. Muitos pesquisadores focam em criar mecanismos que convertam a imagem em um vetor de características a fim de utilizar um classificador sobre esse vetores. No entanto, as imagens podem ser transformadas para que que características peculiares sejam evidenciadas fazendo com que extratores de características já existentes explorem melhor as imagens. Esse trabalho tem como objetivo estudar a influência da aplicação de métodos de pré-processamento em imagens de textura para a posterior análise das imagens. Os métodos escolhidos são seis: difusão isotrópica, difusão anisotrópica clássica, dois métodos de regularização da difusão anisotrópica, um método de difusão morfológica e a transformada de distância. Além disso, os métodos foram aliados a sete descritores já conhecidos da literatura para que as características das imagens tranformadas sejam extraídas. Resultados mostram um aumento significativo no desempenho dos classificadores KNN e Naive Bayes quando utilizados nas imagens transformadas de quatro bases de textura: Brodatz, Outex, Usptex e Vistex.
Title in English
Texture preprocessing methods to optimize pattern recognition
Keywords in English
Anisotropic diffusion
Dissertation
Distance transform
Image preprocessing
Isotropic diffusion
Morfologic diffusion
Pattern recognition
Texture
Abstract in English
The texture of an image plays an important source of information of the image content. The use of this information to pattern recognition became very popular in image processing area and has applications such in textile industry, biology, medical image analysis, satelite images analysis, industrial equipaments analysis, among others. Many researchers focus on creating different methods to convert the input image to a feature vector to the able to classify the image based on these vectors. However, images can be modified in different ways such that important features are enhanced. Therefore, descriptors are able to extract features easily to perform a better representation of the image. This project aims to apply six different preprocessing methods to analyze their power of enhancement on the texture extraction. The methods are: isotropic diffusion, the classic anisotropic diffusion, two regularizations of the anisotropic diffusion, a morphologic diffusion and the distance transform. To extract the features of these modified images, seven texture analysis algorithms are used along KNN and Naive Bayes to classify the textures. Results show a significant increase when datasets Brodatz, Vistex, Usptex and Outex are transformed prior to texture analysis and classification.
 
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Publishing Date
2016-10-25
 
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