Uso de matrizes de co-ocorrências para classificação automática de imagens de cana- de-açúcar.
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Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos do desesenvolvimento sustentável
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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.
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.
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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.