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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/31280| metadata.teses.dc.title: | Uso de matrizes de co-ocorrências para classificação automática de imagens de cana- de-açúcar. |
| metadata.teses.dc.creator: | Silva, Murilo Augusto Teixeira |
| metadata.teses.dc.contributor.advisor1: | Castro, Cristiano Leite de |
| metadata.teses.dc.contributor.referee1: | Coutinho, Gabriel Chaves Afonso Lacerda, Wilian Soares |
| metadata.teses.dc.subject: | Análise de textura Extração de características Grey-level co-occurrence matrix Métodos estatísticos Classificação de imagens Texture analysis Feature extraction Statistical methods Image classification |
| metadata.teses.dc.date.submitted: | 21-Aug-2013 |
| metadata.teses.dc.date.issued: | 2015 |
| metadata.teses.dc.identifier.citation: | SILVA, M. A. T. B. Uso de matrizes de co-ocorrências para classificação automática de imagens de cana- de-açúcar. 2013. 74 p. Monografia. (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013. |
| metadata.teses.dc.description.resumo: | Esse trabalho é um estudo e aplicação de uma técnica para extração de características nas imagens de textura de cana, com o objetivo de automatizar o processo de separação da cana nas indústrias de acordo com o tipo de corte (manual ou mecânico) do pedaço que passa pela esteira. É feito uma contextualização da área de processamento de imagens e análise de texturas, além da apresentação de alguns métodos para extração de características. Será utilizado o método conhecido como Grey-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) e esse trabalho apresentará as características, além das vantagens e desvantagens do método. Vários testes serão feitos sobre duas bases de imagens diferentes, incluindo a própria base de imagens de cana-de-açúcar e uma análise mais detalhada será sobre os resultados obtidos. |
| metadata.teses.dc.description.abstract: | This work is a study and application of a technique for features extraction on sugarcane texture images in order to automate the process of separation of sugarcane on industries according to the type of cut (manual or mechanic) that passes throug the mat. It made a contextualization of the area of image processing and texture analysis, besides the presentation of some methods for feature extraction. Will be used the method known as Grey-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and this work presents the characteristics, besides the benefits and disadvantages of the method. Several tests will be made on two different images databases, including the very basis of sugarcane images and a more detailed analysis will be made on the results. |
| metadata.teses.dc.identifier.uri: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/31280 |
| metadata.teses.dc.language: | pt_BR |
| Appears in Collections: | PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso) |
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| MONOGRAFIA_Uso de matrizes de co-ocorrencias para classificacao automatica de imagens de cana-de-acucar.pdf | 1,46 MB | Adobe PDF | View/Open |
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