Seleção automática de técnicas de melhoramento para segmentação de imagens usando otimização por enxame de partículas e superpixel

Abstract

Em processamento de imagem, a etapa de pré-processamento é responsável por preparar as imagens para as etapas posteriores. A seleção apropriada e a ordem de aplicação das técnicas de melhoramento, geralmente depende da intuição do pesquisador e da experiência no domínio do problema. Este trabalho tem como principal objetivo desenvolver um método heurístico capaz de selecionar quais técnicas de melhoramento de imagem aplicar e suas respectivas ordens. Para isso, será utilizado o algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO), que baseia-se no comportamento natural de grupos, para seleção do melhor indivíduo, ou seja, o melhor conjunto de pré-processamentos. Para validação do melhor conjunto e sequência das técnicas de pré-processamento no PSO utilizou-se a técnica de agrupamento iterativo linear simples de superfície intrínseca (IMSLIC), um método de segmentação por agrupamento. O grau de semelhança da segmentação resultante com a marcação feita pelo especialista foi calculada baseada no coeficiente de similaridade Dice. A finalidade desta aplicação está em demonstrar a usabilidade e eficácia do PSO para seleção e a definição da ordem procedural de um conjunto de técnicas de melhoramento em diferentes bases de imagens.