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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNUnC
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.21.16.18   (acesso restrito)
Última Atualização2014:02.18.13.58.49 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.21.16.24
Última Atualização dos Metadados2021:09.14.14.40.43 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE-7255-TDI/698
Rótulo8621
Chave de CitaçãoSilva:1997:SeImMu
TítuloSegmentação de imagens multiespectrais baseada na componente matiz da transformação HSV
Título AlternativoMultispectral image segmentation based on the component of HSV feature
CursoSER-SPG-INPE-MCT-BR
Ano1997
Data Secundária20000103
Data1997-10-03
Data de Acesso14 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas155
Número de Arquivos1
Tamanho7528 KiB
2. Contextualização
AutorSilva, Davi Affonso da
GrupoSER-SPG-INPE-MCT-BR
BancaDutra, Luciano Vieira (orientador/presidente)
Almeida Filho, Raimundo
Alves, Diógenes Salas
Paula Júnior, Alderico Rodrigues de
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSao Jose dos Campos
Histórico (UTC)2005-07-19 21:16:24 :: administrator -> jefferson ::
2007-02-13 16:19:18 :: jefferson -> administrator ::
2007-02-16 20:02:32 :: administrator -> Malu ::
2007-02-16 20:14:19 :: Malu -> administrator ::
2009-07-08 19:34:19 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:49:05 :: jefferson -> marciana ::
2012-02-07 16:56:43 :: marciana -> administrator :: 1997
2013-10-18 22:45:42 :: administrator -> luis.cpv@hotmail.com :: 1997
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2016-05-20 17:16:33 :: marciana -> administrator :: 1997
2018-06-05 00:52:16 :: administrator -> yolanda.souza@mcti.gov.br :: 1997
2019-04-24 11:31:06 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> simone :: 1997
2021-09-14 14:40:43 :: simone -> sergio :: 1997
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavecor
segmentação de imagens
processamento digital de imagens
reconhecimento de padrões
imagens multiespectrais
ResumoA segmentação é um importante passo na análise de imagens de sensoriamento remoto, sendo responsável pela divisão das mesmas em partes que possuam, propriedades uniformes. Os métodos de segmentação normalmente se baseiam na análise dos valores digitais dos pixels nas diversas bandas espectrais. Tal análise pode se tornar extremamente custosa computacionalmente, principalmente com a atual tendência de uso de sensores hiperespectrais. Além disso, pelo fato de tais métodos utilizarem geralmente o espaço de cores RGB, ficam altamente susceptíveis à enganos de segmentação causados por variações de iluminação da cena. O espaço HSV é um espaço de cores derivado do espaço RGB que se aproxima mais de como o cérebro humano identifica as cores. As componentes do espaço HSV apresentam características tais que podem ser aproveitadas no sentido de redução dos enganos citados acima. O objetivo deste trabalho é o de desenvolver algoritmos de segmentação de imagens multiespectrais utilizando a componente matiz do espaço de cores HSV. O autor realizou experimentos baseados na aplicação das rotinas por ele desenvolvidas em imagens teste. Os resultados obtidos demonstraram a viabilidade e a consistência da metodologia e a redução dos problemas causados pela variação da iluminação da cena na segmentação de imagens multiespectrais. Entretanto, avaliação mais detalhada deve ser programada para os diversos campos de aplicação em sensoriamento remoto. ABSTRACT: Segmentation is a major step in remote sensing imagery analysis, being responsible for the images subdivision in its constituint parts. Segmentation methods traditionally applied for such data types are usually based on the analysis of digital pixel values thoughout several bands based of a multispectral sensor. The analysis processes based on those methods may become rather expensive, in computational terms, specially considering the new trend of using hiperspectral sensors. Moreover, because most of these methods uses RGB color space, they usually conducts to segmentation mistakes due to illumination variation at the surface leveI. The HSV color space, wich is derived from RGB color space, is a closer approach to the way that the human brain senses colors patterns. The HSV components features presents a better adequacy in addessing the problems above outlined for RGB processes. The aim of this work is to develop a multispectral image segmentation algorithm using hue component of the HSV features. Application results to several types of test images showed the feasibility and consistency of this method, particularly less sensitivity to illumination variation. However, more detailed assessment to several application fields is needed.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
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