Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3569
Título: Segmentação automática de contornos em imagens de peixes e modelagem tridimensional para caracterização morfológica
Título(s) alternativo(s): Automatic segmentation of contours in fish images and three-dimensional modeling for morphological characterization
Autor(es): PAIVA, Anderson Matheus Passos
Palavras-chave: Processamento de imagens
Escaneamento 3D
Detecção de contornos
Forma de peixes
Image processing
3D Scanning
Contours detection
Fish shape
Data do documento: 22-Jan-2018
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: Este trabalho propõe uma metodologia, utilizando conceitos de processamento digital de imagens, para a segmentação automática de contornos em imagens de peixes, contribuindo assim com estudos posteriores focados em detectar variações em sua forma corporal. Esses estudos morfológicos, ou morfométricos, são, em geral, realizados para o gerenciamento da produção pesqueira e sua importância está no fato de que a pesca artesanal é uma das principais atividades econômicas em comunidades brasileiras. Para esse fim, foram utilizadas técnicas de limiarização e de detecção de bordas (em especial, o algoritmo de Canny), que serão validadas com um critério de similaridade baseado no cálculo da distância de Hausdorff. Além da segmentação em imagens bidimensionais, também é proposto um método para representar os organismos de forma tridimensional, com o uso da tecnologia Structure Sensor para escaneamento 3D. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia obteve bons resultados, com uma similaridade média de 96,58%, porém o método não foi eficaz em segmentar imagens adquiridas de forma incorreta.
Descrição: Abstract This work proposes a methodology, using digital image processing concepts, for the automatic segmentation of contours in fish images, thus contributing to subsequent studies focused on detecting variations in their body shape. These morphological or morphometric studies are generally performed for the management of fishery production, and its importance is that artisanal fishing is one of the main economic activities in Brazilian communities. For this purpose, thresholding and border detection techniques (in particular, the Canny algorithm) were used, which will be validated with a similarity criterion based on the Hausdorff distance calculation. In addition to segmentation in two-dimensional images, a method for representing organisms in three-dimensional form is also proposed, using the Structure Sensor technology for 3D scanning. The results showed that the methodology obtained good results, with a mean similarity of 98.38 %, but the method was not effective in images that were not acquired correctly.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3569
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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