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Textura UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Prof. Yandr Prof. Yandre Costa re Costa -1

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UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM

CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

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Prof. Yandre Costa

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• Textura é um importante atributo visual presente em imagens, mas que não tem definição formal;

• A diversidade de texturas naturais e

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• A diversidade de texturas naturais e artificiais, torna impossível estabelecer uma definição universal para a mesma;

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• Padrão visual geralmente relacionado a distribuição de pixels em uma região e características do objeto da imagem;

• Esse atributo geralmente contém

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• Esse atributo geralmente contém informações bastante ricas sobre o conteúdo da imagem e é muito útil em visão computacional;

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• Algumas texturas apresentam regularidade no que diz respeito a repetição de padrões, outras não:

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Mármore Papel Parede Medeira Areia

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• Texturas são descritas cotidianamente como finas, grossas, granuladas, lisas e etc.;

• Tamura et al. propõem o uso de

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• Tamura et al. propõem o uso de características mais precisas para descrever textura:

– Granularidade: tamanho das células

presentes na textura, eventualmente referida

como “espessura”;

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– Contraste: dado por variações de tons de cinza presentes na imagem;

– Direcionalidade: direção predominante entre os elementos constituintes;

– Delineamento (line-likeness): intensidade da

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– Delineamento (line-likeness): intensidade da presença de linhas;

– Regularidade: regularidade com que primitivas se repetem;

– Rugosidade: medida da sensação de “aspereza” transmitida pela textura;

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• Um descritor de textura pode se basear na distribuição e tons dos pixels diretamente, ou de primitivas componentes da textura;

• Uma primitiva é um conjunto de pixels

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• Uma primitiva é um conjunto de pixels com alguma propriedade e tom ou localização;

• O relacionamento espacial entre primitivas pode ser aleatório ou não;

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• Diferentes primitivas e relacionamentos espaciais entre elas:P

rof. Y

and

re Co

sta

– a e b: mesma primitiva não produz necessariamente a mesma textura;

– a e c: mesmo relacionamento espacial não produz necessariamente a mesma textura;

a b c

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• Exemplos de textura:

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• Abordagens para descritores de textura:

– Estatística;

• Matriz de co-ocorrência (GLCM);

– Estrutural;

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– Estrutural;

• LBP;

– Espectral;

• Transformada de Gabor;

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• Abordagens estatísticas

– Medidas estatísticas obtidas a partir da

contagem de ocorrências de níveis de cinza

nos pixels da imagem e da forma como se

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nos pixels da imagem e da forma como se

relacionam no espaço;

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• Matriz de co-ocorrência de níveis de cinza (GLCM)

– A mais tradicional abordagem estatística;

– Introduzida por Haralick et al. em 1973;

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– Introduzida por Haralick et al. em 1973;

A GLCM consiste em uma matriz de probabilidades (N×N*) de co-ocorrência de níveis de cinza dada uma

distância d e uma orientação θ.

* N é o número de intensidades de cinza utilizadas na representação da imagem.

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• Possíveis orientações

para θ:

• Exemplo

– Considere a seguinte matriz de pixels:

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• Exemplo

– Considere a seguinte matriz de pixels:

• Considerando a distância d=1 e a orientação θ=0º

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osta • Exercício:

• Encontre a GLCM para o exemplo anterior considerando θ = 45º, 90º e 135º

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– A partir das probabilidades encontradas na

GLCM, medidas estatísticas são extraídas da

mesma. As mais comuns são:

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• Local Binary Pattern (LBP)

– Abordagem estrutural para descrição de

textura apresentada por Ojala et al. em 2002;

– Premissa: padrões binários locais à região de

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– Premissa: padrões binários locais à região de

vizinhança de um pixel são propriedades

fundamentais da textura de uma imagem;

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• O método leva em conta para cada pixel C, P vizinhos equidistantes considerando-se uma distância R;

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uma distância R;

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• A característica de textura T é preservada na seguinte distribuição:

))(),...,((10 CPC ggsggsT −−≈

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na qual

com i=[0,P]

<−

≥−

=−

00

01)(

Ci

Ci

Ciggse

ggseggs

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• O LBP para o pixel C pode ser obtido através da

multiplicação dos elementos binários por um

coeficiente binomial. Associando-se um peso

binomial 2P a cada s(gP - gC), as diferenças

presentes na vizinhança são transformadas em

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presentes na vizinhança são transformadas em

um único código LBP, um valor 0≤C'≤2P.

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• Os autores introduziram o conceito de

uniformidade do padrão LBP;

• Ele diz respeito ao número de transições entre

0’s e 1’s presentes no padrão encontrado;

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0’s e 1’s presentes no padrão encontrado;

• Um LBP é uniforme se o número de transições é

menor ou igual a 2;

uniforme não uniforme

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• Uma variedade de LBP bastante utilizada é o LBP8,2, onde são tomados 8 vizinhos à uma distância 2;

• Para esta variedade, existem 58 padrões uniformes;

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uniformes;

• A textura associada à imagem, é descrita por um histograma dos padrões LBP encontrados;

• Todas as ocorrências de padrões não uniformes são contadas em uma coluna adicional do histograma;

• Desta forma, são encontradas 59 características para descrever a textura de uma imagem com LBP8,2.

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Bibliografia

• A.K. Jain e F. Farrokhnia. Unsupervised texture segmentation using Gabor Filters. Pattern recognition, 24(12):1167-1186, 1991.

• H. Tamura, S. Mori, e T. Yamawaki. Textural Features Corresponding to Visual Perception. IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, 8(6):460-473, 1978.

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Systems, Man, and Cybernetics, 8(6):460-473, 1978. • M. Sonka, V. Hlavac, e R. Boyle. Image Processing,

Analysis, and Machine Vision. PWS Publishing, 1999.• R.M. Haralick, K. Shanmugam, e I.H. Dinstein. Textural

features for image classification. IEEE Transactions on systems, man and cybernetics, 3(6):610-621, 1973;

• Timo Ojala, Matti Pietikäinen, e Topi Mäenpää. Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classication with local binary patterns. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(7):971-987, 2002.

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