| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||
| Site | mtc-m16b.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Se3xv | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/11.21.15.42 | |||
| Última Atualização | 2019:02.26.18.19.18 (UTC) sergio | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/11.21.15.42.20 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2021:02.13.04.11.26 (UTC) administrator | |||
| Chave Secundária | INPE-15210-TDI/1307 | |||
| Chave de Citação | Korting:2007:PaReIm | |||
| Título | Um paradigma para re-segmentação de imagens de alta resolução  | |||
| Título Alternativo | A re-segmentation paradigm for high resolution imagery | |||
| Curso | CAP-SPG-INPE-MCT-BR | |||
| Ano | 2007 | |||
| Data | 2007-12-20 | |||
| Data de Acesso | 06 maio 2024 | |||
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) | |||
| Tipo Secundário | TDI | |||
| Número de Páginas | 67 | |||
| Número de Arquivos | 209 | |||
| Tamanho | 25364 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | Korting, Thales Sehn | |||
| Grupo | CAP-SPG-INPE-MCT-BR | |||
| Banca | Renó, Camilo Daleles (presidente) Fonseca, Leila Maria Garcia (orientadora) Dutra, Luciano Vieira (orientador) Silva, José Demisio Simões da Feitosa, Raul Queiroz | |||
| Endereço de e-Mail | marcelo.pazos@inpe.br | |||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Cidade | São José dos Campos | |||
| Histórico (UTC) | 2007-11-21 15:42:20 :: tkorting@dpi.inpe.br -> yolanda :: 2007-12-07 13:41:22 :: yolanda -> tkorting@dpi.inpe.br :: 2008-01-19 20:05:48 :: tkorting@dpi.inpe.br -> yolanda :: 2008-01-21 15:20:31 :: yolanda -> tkorting@dpi.inpe.br :: 2008-07-18 16:58:16 :: tkorting@dpi.inpe.br -> jefferson :: 2008-10-09 19:02:06 :: jefferson -> yolanda :: 2008-10-09 19:02:23 :: yolanda -> jefferson :: 2009-06-08 17:15:04 :: jefferson -> administrator :: 2009-07-07 20:12:47 :: administrator -> jefferson :: 2009-11-05 14:57:38 :: jefferson -> alessandra@sid.inpe.br :: 2010-01-11 19:24:35 :: alessandra@sid.inpe.br -> administrator :: 2012-10-24 00:00:41 :: administrator -> viveca@sid.inpe.br :: 2013-01-21 11:37:57 :: viveca@sid.inpe.br -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2007 2013-01-21 11:38:51 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2007 2018-06-05 03:35:18 :: administrator -> simone :: 2007 2019-02-26 18:18:41 :: simone -> sergio :: 2007 2019-02-26 18:20:29 :: sergio -> administrator :: 2007 2021-02-13 04:11:26 :: administrator -> sergio :: 2007 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Palavras-Chave | computação aplicada segmentação de imagens segmentação baseada em grafos re-segmentação imagens urbanas sensoriamento remoto computer science image segmentation graph-based segmentation re-segmentation urban imagery remote sensing | |||
| Resumo | A segmentação de imagens é uma das mais importantes tarefas na área de processamento digital de imagens. Utilizada em diversas áreas da ciência, como reconhecimento de caracteres e faces humanas, detecção e classificação de imagens, a segmentação tem recebido grande atenção em sensoriamento remoto, devido aos sensores apresentarem resoluções espectrais e espaciais cada vez melhores. Este trabalho propõe uma metodologia para re-segmentação de imagens urbanas de alta resolução baseada em formas retangulares. O método tem como entrada uma ou mais imagens, e um conjunto de polígonos resultantes da segmentação, onde os segmentos adjacentes são conectados em uma estrutura de grafos. Sobre essa estrutura são realizadas buscas por agregações de polígonos cujos formatos sejam retangulares, para objetos tradicionais do ambiente urbano, como por exemplo telhados. Para os demais objetos urbanos, {it e.g.} praças, árvores, corpos d'água, etc., são utilizadas outras heurísticas para agregar os polígonos. Visando facilitar a conexão dos segmentos, uma etapa anterior é realizada, a chamada pré-classificação da entrada. Essa deve separar a entrada em classes diferentes, conectando apenas polígonos de mesma classe, e guardando a topologia da vizinhança, pela conexão de vizinhos em primeira ordem de classes diferentes. O algoritmo empregado para a classificação foi o dos Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen, ou Self Organizing Maps (SOM). Os polígonos classificados são conectados em uma estrutura de grafos adjacentes, apresentada na literatura como Region Adjacency Graphs (RAG). Sobre o RAG são feitas as buscas por formas retangulares e outras agregações são realizadas por heurísticas definidas como conhecimento a priori. O resultado da re-segmentação é um novo conjunto de polígonos, que melhor representa o ambiente urbano. Resultados são apresentados e discutidos, de forma a comprovar a acurácia da técnica apresentada, quando comparada com métodos consagrados na literatura. ABSTRACT: Image segmentation is one of the most important tasks in Digital Image Processing. It is used in several scientific areas, such as character recognition, image detection and classification. Segmentation is being applied also to remote sensing data, since the sensors present better resolution nowadays. This work proposes a methodology for re-segmentation of high resolution urban imagery, shape and graph based. The input is formed by a set of images and polygons resultant from an over-segmentation. Adjacent regions, or polygons, are connected in a graph structure, and a graph search is performed, looking for rectangular shapes, present on roofs and buildings. For other urban objects, such as streets or trees, other heuristic are employed. To perform such task, a previous operation is necessary. The classification is done over the set of polygons, using the Self Organizing Maps (SOM) algorithm. The polygons are then classified and connected in a Region Adjacency Graph (RAG), according their topology. Using the RAG, the algorithm tries to fit rectangles for building and roof classes, and other heuristic-based approaches for merging polygons from remaining classes. The result of the algorithm is a new set of polygons that best fits the urban environment. Some results are shown and discussed, as a way to prove the accuracy of the proposed work. | |||
| Área | COMP | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Um paradigma para... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Se3xv | |||
| URL dos dados zipados | http://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Se3xv | |||
| Idioma | pt | |||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||
| Grupo de Usuários | administrator jefferson sergio tkorting@dpi.inpe.br yolanda.souza@mcti.gov.br | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | |||
| Detentor da Cópia | SID/SCD | |||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS | |||
| Divulgação | NTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL. | |||
| Acervo Hospedeiro | cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | sergio | |||
| atualizar | ||||