Avaliação da técnica GLCM para análise de texturas em imagens digitais
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Data
2020-11
Autores
Orientador
Dertzbacher, Juliano
Banca
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Editor
Resumo
A área de processamento de imagens e análise de textura apresentam técnicas que nem sempre correspondem às necessidades. Estas técnicas, chamadas descritores de textura, utilizam características de objetos presentes na imagem, como brilho, cor, tamanho e formato. O presente trabalho tem como objetivo discorrer sobre as dificuldades existentes na discriminação de textura através do uso de GLCM como ferramenta e, através de estudos em trabalhos relacionados e em outras técnicas presentes na literatura, encontrar uma forma de aprimorar a classificação de texturas a partir de descritores obtidos pela GLCM. Para isto, foram realizados testes para validação do método proposto, utilizando um conjunto de imagens sintéticas divididas em 4 classes diferentes. As imagens foram submetidas a um processo de descrição textural por meio de equações, resultando em valores numéricos para cada característica da textura. Através de comparação de resultados, tem-se o uso de GLCM como descritor textural comprovado, pois nos testes realizados, obteve-se uma precisão de acerto próximo a 98% em imagens de estruturas texturais simples, e uma precisão variável de 80% a 60% em testes sobre imagens de estruturas complexas. O aprimoramento das métricas utilizadas assim como a configuração ideal da ferramenta podem substituir a necessidade do uso de outras técnicas de processamento de imagem.
The fiel of image processing and texture analysis show techniques which not Always correspond to needs. These techniques, called texture descriptors, use characteristics of objects present in the image, such as brightness, color, size and shape. The present work aims to discuss the existing difficulties in texture discrimination through the use of GLCM as a tool and, through studies in related work and other techniques present in the literature, to find a way to improve the texture classification from descriptors obtained by GLCM. For this, tests were carried out to validate the proposed method, using a set of synthetic images divided into 4 different classes. The images were subjected to a process of textural description using equations, resulting in numerical values for each characteristic of the texture. Through comparison of results, the use of GLCM is a proven textural descriptor, because in the tests performed, accuracy close to 98% was obtained in images of simple textural structures, and a variable precision of 80% to 60% in tests on images of complex structures. The improvement of the metrics used as well as the ideal configuration of the tool can replace the need to use other image processing techniques.
The fiel of image processing and texture analysis show techniques which not Always correspond to needs. These techniques, called texture descriptors, use characteristics of objects present in the image, such as brightness, color, size and shape. The present work aims to discuss the existing difficulties in texture discrimination through the use of GLCM as a tool and, through studies in related work and other techniques present in the literature, to find a way to improve the texture classification from descriptors obtained by GLCM. For this, tests were carried out to validate the proposed method, using a set of synthetic images divided into 4 different classes. The images were subjected to a process of textural description using equations, resulting in numerical values for each characteristic of the texture. Through comparison of results, the use of GLCM is a proven textural descriptor, because in the tests performed, accuracy close to 98% was obtained in images of simple textural structures, and a variable precision of 80% to 60% in tests on images of complex structures. The improvement of the metrics used as well as the ideal configuration of the tool can replace the need to use other image processing techniques.
Descrição
Palavras-chave
Processamento de Imagens; Análise de textura; Aprimoramento da técnica; GLCM; Image Processing; Texture Analysis; Improvement of the technique
Citação
BÜCHNER, Bruno Luis. Avaliação da técnica GLCM para análise de texturas em imagens digitais. 2020. Monografia (Graduação em Engenharia da Computação) – Universidade do Vale do Taquari - Univates, Lajeado, 07 dez. 2020. Disponível em: http://hdl.handle.net/10737/3037.