Reconhecimento de Esboços de Formas Geométricas Contidas em ...

2.1 Descritores de Conteúdo da Imagem 232.1.1 CorTambém referida como descritor de conteúdo cromático, a cor é a característicavisual mais utilizada para a indexação e recuperação de imagens em CBIR´s [74]. Existemdiferentes representações de cores que incluem desde o RGB (red, green, blue) até o HSI(hue, saturation, intensity).O conteúdo cromático de uma imagem digital pode ser descrito através de umhistograma de cores. De acordo com [17] grande parte dos trabalhos de extração decaracterísticas baseadas em distribuição de cores estão concentrados no histograma decor. Computacionalmente, este histograma é uma estrutura unidimensional, que armazenao número de ocorrências de cada possível valor cromático em uma imagem. O tamanhodesta estrutura deve ser igual ao número de cores possíveis no espaço cromático utilizadopara representar a imagem.Em um histograma associamos a cada intensidade de cor presente na imagem,sua frequência de ocorrência, ou seja, o número de pixels da imagem que utilizam cadacor. Os histogramas de cor são invariantes à translação e rotação da imagem, sendo quecom a normalização dos histogramas, obtém-se também a invariância à escala.Uma desvantagem evidente é que o vetor de características poderá ser muitogrande se a imagem contém um número muito alto de cores.2.1.2 TexturaA análise de texturas é um dos aspectos fundamentais da visão humana, na qual épossível discriminar entre superfícies e objetos. Textura pode ser definida como mudançasna intensidade da imagem que formam determinados padrões repetitivos, já que paraos autores de [88] não existe uma deifinição clara do que seja textura. De uma formagenérica, pode-se considerar que texturas são padrões visuais complexos compostos porpadrões que possuem propriedades peculiares (como densidade, brilho, granulação, etc),ou de acordo com [86], são os padrões visuais homogêneos não resultantes da presença deuma única cor ou intensidade de cores. É uma propriedade visual de praticamente todasas superfícies, como nuvens, cabelo, pele, árvores, rochas, etcDe acordo com [30], as texturas de uma imagem também podem ser descritasatravés de histogramas. Para a criação destes histogramas, a imagem é inicialmenteconvertida para representação em escala de cinza. Depois desta conversão é aplicado umalgoritmo de detecção de bordas, como o Algoritmo de Canny, um método amplamenteutilizado na detecção de bordas de imagens digitais. Depois da detecção das bordas daimagem descrita em tons de cinza obtem-se uma imagem binária. Nesta imagem ospixels pretos correspondem aos pontos da imagem onde foi caracterizada a presença de