Aplicação de métodos Estatísticos na
Segmentação de Imagens Coloridas Naturais

O exemplo de aplicação da estatística na análise de imagens foi pesquisado e desenvolvido por Volker Rehrmann and Lutz Priese do Image Recognition Lab da University of Koblenz-Landau.

Um importante Passo para os sistemas de análise de imagens e a segmentação de imagens, a identificação de regiões homogêneas na imagem. Encontra-se vários métodos de segmentação na literatura e são bem distintos. Dentre eles são os de detecção de bordas (edges detection), separação e junção (split and merge), crescimento de região (region growing) e técnicas de agrupamento (clustering). Durante três décadas se desenvolveu métodos de segmentação sempre voltados para imagens com tons de cinza. Porém as técnicas e equipamentos para a aquisição de imagens coloridas vem se tornando mais baratos e mais comuns, a análise de imagens coloridas torna-se cada vez mais importante.

Na segmentação colorida normalmente é usado o método de agrupamento. Agora métodos estatísticos são aplicados para buscar alguns grupos neste espaço de características. Estes agrupamentos, remapeado a imagem, formam os segmentos coloridos. A vantagem do método de agrupamento e a visão global dos dados nas formas de histograma. Porém esta visão global não reflete a informação espacial para que a imagem seja compreendida. A extensão dos agrupamentos na característica do espaço muitas vezes ambíguos e os métodos estatísticos solucionam este problema que é computacionalmente expansivo.

Para a segmentação por crescimento de região é usado informações locais e globais e foram encontrados resultados de segmentação colorida muito robustos em cenas coloridas naturais.