O documento discute métricas de similaridade de imagens. Ele introduz o tópico e descreve as etapas do tratamento de imagens, incluindo detecção de características, correspondência e transformação. Também discute medidas de similaridade, divididas em globais e locais, e fornece exemplos de cada uma.
ATIVIDADE 1 - GCOM - GESTÃO DA INFORMAÇÃO - 54_2024.docx
Métricas de Similaridade de Imagens
1. Métricas de Similaridade de Imagens
Pós-graduação em Geociências
Museu Nacional / UFRJ
Instituto de Matemática e Estatística- IME UERJ
FELIPE SCHIMITH BATISTA
Aluno de Mestrado
2. Agenda
TÍTULO DO SEU SEMINÁRIO
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Métricas de Similaridade de Imagens
I. Introdução
II. Metodologia de Registro
III. Etapas do Tratamento
IV. Medida de Similaridade
3. Introdução
Nos últimos anos, a análise de imagens se tornou parte
essencial do conhecimento da computação gráfica
possibilitando aperfeiçoamento de técnicas como:
• Obtenção de medidas
• Reconhecimento de padrões
• Extração de dados quantitativos
• Realce de região de interesse
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4. Metodologias de Registro de Imagem
O registro e análise de imagens, é amplamente utilizado
nas áreas de segurança, medicina, mecânica, astronomia,
geologia, entre outros.
De acordo com a forma de aquisição da imagem, elas
podem ser divididas em quatro grandes grupos, são eles:
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5. Metodologias de Registro de Imagem
Diferentes pontos de vista: O objetivo é ganhar maior visibilidade 2D
ou uma representação em 3D da cena digitalizada.
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6. Metodologias de Registro de Imagem
Diferentes épocas: O objetivo é encontrar e avaliar as alterações na
cena que apareceu entre as aquisições de imagem consecutivas.
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7. Metodologias de Registro de Imagem
Diferentes sensores: O objetivo é a integrar as informações obtidas a
partir de diferentes fontes para obter uma cena mais complexa e
detalhada da representação.
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8. Metodologias de Registro de Imagem
Registro de padrões: O objetivo é localizar a imagem adquirida na
cena / modelo.
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9. Etapas do tratamento de Imagens
Para definir o método deve levar em conta:
• Deformação geométrica
• Precisão de registo exigido
• Características dos dados dependentes da aplicação
As etapas do tratamento de imagens consistem essencialmente
em:
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10. Etapas do tratamento de Imagens
Função de detecção : Objetos salientes e distintivos (regiões de
fronteira, bordas, contornos, interseções de linha, cantos, etc.), são
manualmente ou, de preferência, automaticamente detectados.
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11. Etapas do tratamento de Imagens
Função de correspondência : A correspondência entre as
características de referência da imagem de entrada e da imagem de
referencia são estabelecidos.
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12. Etapas do tratamento de Imagens
Transformação de modelo de estimativa: Os parâmetros das
funções de mapeamento são estabelecidos e calculadas por meio da
correspondência característica.
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13. Etapas do tratamento de Imagens
Reconstrução da imagem e transformação: A imagem detectada é
transformada por meio das funções de mapeamento e os valores das
imagens em coordenadas não inteiras são calculadas através de
técnicas de interpolação apropriadas.
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14. Similaridade de Imagens
Dois principais componentes:
A transformação: Isso extrai as características de uma imagem de
entrada e representa-o como um vetor de características
multidimensional.
Uma medida da distância: Esta quantifica a semelhança entre as
duas imagens, em que D é definido no espaço de características
multidimensional.
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15. Medidas de Similaridade
Podemos dividir amplamente em dois grupos:
Medidas globais: Retornam um único valor de similaridade que
descreve a semelhança global das duas imagens de entrada.
Medidas locais: Retornam uma imagem de semelhança ou mapa
que descreve as semelhanças locais das duas imagens de entrada.
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16. Medidas de Similaridade
Exemplo de uma análise utilizando medidas globais
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Regiões heterogêneas Regiões homogêneas.
Fonte: http://www.mdpi.com/2072-4292/7/5/6079/htm
17. Medidas de Similaridade
Exemplo de uma análise utilizando medidas globais
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Métricas de Similaridade de Imagens
Regiões heterogêneas Regiões homogêneas.
Limiar
18. Medidas de Similaridade
Exemplo funções de medidas globais
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19. Medidas de Similaridade
Exemplo de análise usando medidas locais
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20. Referências
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Jian Cheng , Yaqi Ji and Haijun Liu. Segmentation-Based PolSAR Image Classification Using Visual
Features: RHLBP and Color Features, Source: http://www.mdpi.com/2072-4292/7/5/6079/htm
Mitchell, H. (2010). Image fusion. pages 174–191. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Rubner, Y. e. a. (2000). The earth mover’s distance as a metric for image retrieval. vo-lume 40,
pages 99–121. Int. J. Comp.
Wang, Z. e. a. (2004). Image quality assessment: from error visibility to structural similarity. 13.
Zitova, B. and Flusser, J. (2003). Image registration methods: a survey. 21.