Processamento de Imagens

Resumo. Segmentação é o processo utilizado para dividir a imagem em regiões de interesse.
Sua utilização realiza análises das imagens obtidas, de forma a reter informações desejadas de acordo com as regiões de interesse. A partir da segmentação é possível identificar o volume do órgão, a existência de algum tumor, entre outras anomalias em que um profissional qualificado possa identificar ao ter acesso à essas imagens. Neste artigo serão apresentadas informações sobre o algoritmo utilizado para realizar a segmentação da tomografia computadorizada de um pulmão, além das funções utilizadas para o mesmo fim.

1. Introdução
Como o movimento do pulmão é passivo e não pode ser visualizado “in vivo”, devido ao movimento do diafragma e da caixa torácica, o uso de imagens de tomografia é utilizado para a representação do pulmão em funcionamento (TAVARES, 2011).
Uma técnica utilizada para visualização do pulmão é a segmentação de imagens que consiste em criar uma divisão entre a região de interesse do resto da imagem. A segmentação costuma ser utilizada para limitar uma área que será analisada, se tornando um estágio prévio de processamento.
A maioria dos métodos de segmentação visam agrupar pixeis que apresentam uniformidade, que pode ser intensidade, cor ou textura semelhante. A segmentação está dividida em duas técnicas que são:
● Crescimento de regiões: Se refere a agrupamento de dados, na qual somente regiões adjacentes podem ser agrupadas;
● Detecção de bacias (ou Detecção de bordas): É utilizada através de um algoritmo de detecção de bordas(como o filtro de Sobel), em que considera os níveis de cinza da imagem original para gerar uma imagem de intensidade de borda.
Diversas áreas utilizam a segmentação de imagens para vários propósitos, na área médica, por exemplo, é utilizado para localização de tumores, medir volumes de tecidos, cirurgia guiada por computador, diagnóstico de doenças, entre outros, além de outras áreas para localização