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Dissertação de Mestrado:
Classificação de Imagens Utilizando Características de Textura
Marcelo Musci Zaib Antonio
- GEOM
- Orientador Prof. Maria Luiza Fernandes Velloso
- Coorientador
- Flávio Joaquim de Souza, D.Sc., UERJ
- Banca * Prof. Maria Luiza Fernandes Velloso
- Data - hora da defesa
- 13/03/2008
- Resumo
- Essa dissertação tem o objetivo de verificar a contribuição da análise textural à classificação de imagens multiespectrais, com o possível uso na discriminação e mapeamento de classes de cobertura da terra. Nesse contexto, o trabalho proposto efetua uma comparação entre dois diferentes métodos de extração de características de textura, a saber, matrizes de co- ocorrência (GLCM, Gray Level Co-ocorrence Matrix) e distribuição estatística de formas geométricas (SGF, Statistical Geometric Features), utilizando resultados experimentais, em imagens sintéticas e de sensoriamento, para demonstrar o desempenho dos métodos citados. No processo de classificação supervisionada de imagens, com a utilização de redes neurais, foi avaliado o uso da rede neural probabilística (PNN, Probabilistic Neural Network) apresentando desempenho superior às redes perceptrons multicamadas (MLP, Multi Layer Perceptron). Palavras-Chave: Análise de Textura, Processamento Digital de Imagem, Redes Neurais
kk* Flávio Joaquim de Souza, D.Sc., UERJ
* Prof. Orlando Bernardo Filho , Doutor em Eng. Elétrica, COPPE, UFRJ, 1999 -
k* Fabiano Saldanha Gomes de Oliveira, D.Sc., INCC