Abstrato

SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS SEMI SUPERVISIONADA UTILIZANDO CLUSTERING HIERÁRQUICO ÓPTIMO SELECIONANDO A REGIÃO DE INTERESSE COMO INFORMAÇÃO PRÉVIA

L.Sankari e Dr.C.Chandrasekar

A segmentação de imagens deve ser o primeiro passo na análise de imagens, no reconhecimento de padrões e na extração de características. É um componente crítico, mas primário, da análise de imagens, uma vez que apenas determina a qualidade do resultado final da análise de imagens. Este artigo discute sobre a segmentação semi-supervisionada de imagens usando algoritmo de agrupamento hierárquico. A informação prévia para o processo de agrupamento é dada como uma seleção da área de interesse a partir da imagem utilizando o rato. Aqui são consideradas a intensidade, a cor e a textura das propriedades da imagem. A ideia proposta dá mais clareza às regiões segmentadas do que os métodos existentes que utilizam o outro método semi-supervisionado.