Limiariza_̧tiao contextual automática de imagens coloridas: Aplicação na extração de sementes de rodovia

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade do Estado do Mato Grosso - UNEMAT-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatordo Vale, Giovane Maia-
Autor(es): dc.creatorZanin, Rodrigo Bruno-
Autor(es): dc.creatorDal Poz, Aluir Porfírio-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T17:13:06Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T17:13:06Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2022-04-28-
Data de envio: dc.date.issued2008-01-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/225178-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/225178-
Descrição: dc.descriptionIn this paper is a totally automatic strategy proposed to reduce the complexity of patterns (vegetation, building, soils etc.) that interact with the object 'road' in color images, thus reducing the difficulty of the automatic extraction of this object. The proposed methodology consists of three sequential steps. In the first step the punctual operator is applied for artificiality index computation known as NandA (Natural and Artificial). The result is an image whose the intensity attribute is the NandA response. The second step consists in automatically thresholding the image obtained in the previous step, resulting in a binary image. This image usually allows the separation between artificial and natural objects. The third step consists in applying a preexisting road seed extraction methodology to the previous generated binary image. Several experiments carried out with real images made the verification of the potential of the proposed methodology possible. The comparison of the obtained result to others obtained by a similar methodology for road seed extraction from gray level images, showed that the main benefit was the drastic reduction of the computational effort.-
Descrição: dc.descriptionUniversidade do Estado do Mato Grosso - UNEMAT, Rua A. N. Fernandes, 157 - Campus de Colider, Mato Grosso - MT-
Descrição: dc.descriptionUniversidade do Estado do Mato Grosso - UNEMAT, Av. dos Ingás, 3001 - Campus de Sinop, Mata Grosso - MT-
Descrição: dc.descriptionPPGCC FCT UNESP, São Paulo-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista - Unesp Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) Depto. de Cartografía, Rua R. Simonsen, 305, São Paulo - SP-
Descrição: dc.descriptionPPGCC FCT UNESP, São Paulo-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista - Unesp Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) Depto. de Cartografía, Rua R. Simonsen, 305, São Paulo - SP-
Formato: dc.format72-93-
Idioma: dc.languagept_BR-
Relação: dc.relationBoletim de Ciencias Geodesicas-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectArtificiality index-
Palavras-chave: dc.subjectColor image-
Palavras-chave: dc.subjectRoad extraction-
Palavras-chave: dc.subjectThresholding-
Título: dc.titleLimiariza_̧tiao contextual automática de imagens coloridas: Aplicação na extração de sementes de rodovia-
Título: dc.titleAutomatic contextual thresholding of color images: Application in road seed extraction-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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