@InProceedings{AlmeidaFoSilvBrag:2015:OpMoAd,
author = "Almeida Filho, Magno P. de and Silva, Francisco de Assis Tavares
Ferreira da and Braga, Arthur Pl{\'{\i}}nio de Souza",
affiliation = "{} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Operador morfol{\'o}gico adaptativo de casamento de padr{\~o}es
– proposta e aplica{\c{c}}{\~a} na an{\'a}lise de imagens de
sat{\'e}lite",
year = "2015",
organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Automa{\c{c}}{\~a}o Inteligente,
12.",
keywords = "Mathematical Morphology, Pattern Recognition, Adaptive Operator,
Digital Images, Morfologia Matem{\'a}tica, Reconhecimento de
Padr{\~o}es, Operadores Adaptativos, Imagens Digitais.",
abstract = "Mathematical morphology is an approach applied in processing and
image analysis problems that performs transformations in an object
(image) by patterns of predefined forms. Such transformations are
called morphological operators, with erosion and dilation being
the elementary morphological operators. This paper presents a new
type of Template Matching Adaptive Morphological Operator (OMACP).
The new operator is an improvement of the previous research by the
authors in adaptive operators that combine the formalism of
mathematical morphology through ELUTs (Elementary Look-Up Tables)
with learning techniques. The OMACP operators allow inexact
recognition of patterns in digital images using a template image
and clearance images, which are obtained from the experimental
settings parameters. This paper proposes a mechanism, based on
statistical parameters from template images, which automates the
choice of these parameters and reduces the occurrence (observed in
previous OMACP) of incorrect recognition patterns in the image to
be processed. To prove the improvement obtained with the OMACP
proposed in this paper over the original OMACP, are presented
comparative tests using satellite images TM / Landsat database of
the National Institute for Space Research - INPE. RESUMO: A
morfologia matem{\'a}tica {\'e} uma abordagem utilizada em
problemas de processamento e an{\'a}lise de imagens em que
s{\~a}o realizadas transforma{\c{c}}{\~o}es de um objeto
(imagem) por padr{\~o}es de formas pr{\'e}-definidas. Tais
transforma{\c{c}}{\~o}es s{\~a}o denominadas operadores
morfol{\'o}gicos, sendo a eros{\~a}o e a dilata{\c{c}}{\~a}o
os operadores morfol{\'o}gicos elementares. Neste trabalho {\'e}
apresentado um novo tipo de Operador Morfol{\'o}gico Adaptativo
de Casamento de Padr{\~o}es (OMACP). O novo operador {\'e} uma
melhoria da pesquisa anterior dos autores em operadores
adaptativos que combinam o formalismo da morfologia
matem{\'a}tica atrav{\'e}s de ELUTs (Elementary Look-Up Tables)
com t{\'e}cnicas de aprendizagem. Os operadores OMACP permitem o
reconhecimento inexato de padr{\~o}es em imagens digitais
utilizando uma imagem template e imagens de folga, que s{\~a}o
obtidas a partir do ajuste experimental de par{\^a}metros. Este
trabalho prop{\~o}e um mecanismo, baseado em
estat{\'{\i}}sticas extra{\'{\i}}das das imagens, que
automatiza a escolha de tais par{\^a}metros e reduz a
ocorr{\^e}ncia (observada em OMACP anteriores) de reconhecimentos
incorretos de padr{\~o}es na imagem em an{\'a}lise. Para
comprovar a melhoria obtida com o OMACP proposto neste artigo em
rela{\c{c}}{\~a}o ao OMACP original, s{\~a}o apresentados
testes comparativos utilizando imagens de sat{\'e}lite TM/Landsat
da base de dados do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
INPE.",
conference-location = "25-28 out.",
conference-year = "2015",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}