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

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.ram agrupadas de acordo com a similaridade dos bairros.Ométodo e sua implementação são discutidos, bem comoos resultados obtidos, ilustrando o potencial da técnica.2. Dimensão Fractal aplicada a TexturasTexturas são padrões visuais caracterizados pelarepetição, seja exata ou com pequenas variações, de entidadesou sub-padrões, que representam característicasfísicas, como brilho e cor, da superfície de um objeto[6, 16].Trata-se de um excelente descritor regional, facilmenteentendido por humanos, e fonte de uma grande quantidadede informações sobre a imagem [11, 19]. No entanto, apesarde seu amplo uso e importância como descritor regionalem processos de reconhecimento, descrição e classificaçãode imagens, a textura é um termo intuitivo, e que carece deuma definição mais precisa ou formal [6, 7].A Dimensão Fractal pode ser definida como uma medidada complexidade de objetos. Aplicada a texturas, ela permitequantificar a complexidade da organização de seus pixels,onde este nível de complexidade está diretamente relacionadocom o aspecto visual, bem como com a homogeneidadeda textura. Assim, a Dimensão Fractal permitequantificar uma textura em termos de homogeneidade, possibilitandosua comparação com outras texturas [1, 3].Um dos métodos mais simples de se estimar a DimensãoFractal éométodo de BoxCounting [5], o qual se baseia nasobreposição de um grid de quadrados de lado r sobre umaimagem A e na respectiva contagem do total de quadradosnecessários para cobrir essa imagem, N A (r). No entanto,para sua utilização em imagens em tons de cinza, comoé o caso das texturas, considera-se a intensidade do pixelcomo a altura daquele ponto da imagem. Assim, substituisea contagem de quadrados do método por uma contagemde cubos de aresta r (Figura 1) necessários para cobrir essatextura [2]. A Dimensão Fractal DF da imagem A é entãoobtida como:Figura 1. Exemplo de contagem de cubos emimagens tons de cinza. As arestas vermelhasrepresentam as caixas e os quadrados pretos,os pixels da imagem.verdes) da região analisada. De modo geral, essas característicasmorfológicas estão relacionadas com a qualidadede vida e o nível de desenvolvimento da região. Assim, atributoscomo tamanho de quadra maior e maior número deáreas verdes indicam uma maior qualidade de vida na região[10, 17].As características morfológicas do espaço urbano sãolog(N A (r))DF = − lim,r→0 log(r)3. Análise de Imagens de Satélite por ComplexidadeImagens de sensoriamento remoto são uma fonte rica eminformações sobre a superfície terrestre. Por meio delas épossível, por exemplo, desenvolver aplicações envolvendomapeamentos e estudos urbanos. Imagens de áreas urbanassão resultantes de uma complexa interação entre diferentescaracterísticas morfológicas (tamanho de quadra, geometriadas quadras, tamanho das ruas, disposição de praças e áreasFigura 2. Mapa da cidade e respectivaslocalizações das imagens das áreas usadasno experimento.53