Sistema de reconhecimento Biométrico‏

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PROCESSAMENTO DE IMAGEM #06

 Segmentação por SIMILARIDADE (limiarização)
 Segmentação por REGIÕES
 Relações básicas entre pixels (vizinhança, adjacência e conectividade)
 Segmentação por DESCONTINUIDADE (bordas)

SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS
A segmentação é uma das etapas fundamentais no processo de VISÃO COMPUTACIONAL (que inclui as etapas de: aquisição, pré-processamento, segmentação, extração de atributos e interpretação). Ainda assim, trata-se de uma etapa de PROCESSAMENTO DE IMAGEM, cujo resultado ainda é uma IMAGEM.
O objetivo da SEGMENTAÇÃO é dividir a imagem em SEGMENTOS (objetos e regiões) de acordo com um critério estabelecido. Por uma região, entende-se um agrupamento conexo de pixels com propriedades comuns, homogêneas segundo o critério adotado, como intensidade de nível de cinza, textura, etc. que a destaca de outras regiões.
Os ALGORITMOS DE SEGMENTAÇÃO baseiam-se principalmente em duas propriedades do nível de intensidade luminosa das imagens: a DESCONTINUIDADE e a SIMILARIDADE. Por
DESCONTINUIDADE entende-se a divisão da imagem em regiões de acordo com as mudanças abruptas do nível de intensidade luminosa em seus pontos, por exemplo, cantos e arestas de objetos na imagem. Já na SIMILARIDADE, a imagem é dividida em regiões de acordo com algum padrão de semelhança entre estas regiões, como o nível de intensidade luminosa, a cor e a textura.

SEGMENTAÇÃO POR LIMIAR (LIMIARIZAÇÃO)
Talvez a técnica mais simples de segmentação de imagem seja a TÉCNICA POR DETECÇÃO DE
LIMIARES (thresholding), que procura agrupar os diferentes objetos e regiões da imagem conforme a similaridade dos níveis de cinza (brilho) entre os mesmos, resultando, muitas vezes em uma imagem binária (binarização).

Figura 1. Da esquerda para a direita: imagem original, imagem binarizada com limiar único em T = 119, imagem binarizada com limiar 119 ≤ T ≤ 204, ferramenta para limiarização do GIMP (Gnu Image Manipulation
Program - http://www.gimp.org/)