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.

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
Subtítulo
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.