ESTUDO SOBRE TÉCNICAS DE SEGMENTAÇÃO APLICADAS EM IMAGENS DIGITAIS: MÉDICAS E DO COTIDIANO

Abstract

Este trabalho apresenta a proposta de estudo das técnicas de segmentação de imagens através da detecção do contorno, para isso foram empregadas técnicas de redes neurais artificiais e processamento de imagens. Foram utilizadas oito imagens distintas, das quais quatro pertencem à área médica e as outras quatro à cenas cotidianas, com o objetivo de verificar como cada tipo de segmentação se comporta diante da variação dos objetos presentes em cada imagem. Desenvolveu-se também métodos que envolvem a melhoria na qualidade da imagem, para que pudessem ser removidos os ruídos indesejáveis e que contribuísse no resultado final, após a aplicação da segmentação. Os filtros que tornaram o resultado ruim foram inicialmente descartados. Os algoritmos utilizados em processamento de imagens vão desde os básicos até os intermediários. Já na área de rede neurais foi implementada a rede Self-Organizing Map (SOM) para verificar se esta, com o uso do algoritmo inteligente, consegue suplantar os métodos de processamento de imagens. Foi aplicado um questionário que consistiu na coleta de dados de 100 pessoas, em que o objetivo de sua aplicação foi o de expor as imagens segmentadas a partir da original e da aplicação de filtros de melhoria. Com base nos dados coletados, foi feita uma análise e em seguida sua tabulação, em que se pôde verificar e identificar a melhor técnica de segmentação escolhida pela maioria das pessoas entrevistadas e o conceito de contorno para cada pessoa.