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III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

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<strong>WVC</strong>'<strong>2007</strong> - <strong>III</strong> Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outu<strong>br</strong>o de <strong>2007</strong>, São José do Rio Preto, SP.Os dados da média, variância e energia,foram integrados e normalizados paraobtenção de um único índice de textura.FORMAPara obtermos o índice relacionado àforma, a imagem foi inicialmenteconvertida em e<strong>sc</strong>ala de cinza. Após serconvertida para uma imagem binária comthreshold de 35% da e<strong>sc</strong>ala, podemosisolar o objeto já em <strong>br</strong>anco com fundoe<strong>sc</strong>uro. Depois foi extraído o contorno doobjeto com o operador de Laplace. Emseguida, foi aplicada a transformada deHough. O índice da forma foi consideradocomo sendo o numero de retas quepossuem mais de 38 pixels, retornadopela transformada de Hough .A interpretação deste procedimento, éque quando temos no contorno poucasretas maiores de 38 pixels, o objeto épredominantemente redondo. Quandotemos uma maior quantia de retas maioresque 38 pixels, o objeto possui formamenos arredondada.Ocasionalmente, alguns contornos quetomamos intuitivamente como curvas, sãotraçados com uma série de pequenasretas. Observamos que retas de 38 pixelsseparam as retas de contorno verdadeiras,daquelas que intuímos como integrantesde uma curva para as imagens de nossotrabalho.As imagens da base de dados Coil-100,consiste em objetos que sofrem rotaçãoso<strong>br</strong>e o eixo vertical, de modo que aolongo desta rotação podem aparecer retasde contorno não vistas quando olhamossob outra face.Distribuição dos pesosProcura-se uma distribuição de pesospara as características pesquisadas quepermitisse uma versatilidade do usuáriona pesquisa. A distribuição empregada foide 20% para o nível de cinza de maiorocorrência, 10% para os cromas R, G e B.10% para o índice de textura, e 200%para a forma.As características extraídas dasimagens, são submetidas à análisecombinatória, gerando todas as interaçõespossíveis entre as imagens consulta.Como exemplo, se tivermos umaimagem A1) com quatro retas decontorno, com cor predominante azul:outra imagem A2) com ausência de retassignificativas em seu contorno, com corpredominante amarelo, e demai<strong>sc</strong>aracterística com índice semelhanteentre si, teríamos as seguinte<strong>sc</strong>ombinações : B1) Objeto com 4 retasde contorno e cor mais significativa azul.B2) Objeto com ausência de retas decontorno significativas e cor maissignificativa amarelo. B3) Objeto com 4retas de contorno e cor mais significativaamarelo. B4) Objeto com ausência deretas de contorno significativas e cor maissignificativa azul. Ver figura 2.ABFigura 2. Em A são exibidas duas ICs.Em B representa imagem retornadaspela bu<strong>sc</strong>a em CBIR combinatório comdiagramas simbólicos.218

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