Espaço de cores, morfologia matemática e extração de feições

A busca de métodos que possam auxiliar na atualização de produtos cartográficos existentes e propiciar uma base cartográfica atual é de fundamental importância para o planejamento urbano e consequentemente para o gerenciamento de todo o território nacional. As feições que devem ser atualizadas nos produtos cartográficos podem ser obtidas a partir de imagens de sensoriamento remoto e fotografias aéreas. E um dos atributos das feições que pode ser usado é a cor que é amplamente utilizado na extração pela análise visual e também pode auxiliar na extração automática das feições. Nessa dissertação, tem-se uma abordagem levando em consideração a extração pela cor usando a morfologia matemática e espaço de cores RGB e HSV. Denota-se Morfologia, por ajudar na análise de formas e objetos, e Matemática, por esta análise se basear na teoria de conjuntos, topologia, reticulados. A morfologia matemática foi inicialmente desenvolvida para análise de imagens binárias, onde a abordagem linear não se mostrava eficiente, e depois foi estendida para níveis de cinza. Nessa dissertação trabalha-se com as imagens no espaço de cores. Utiliza-se as ferramentas da morfologia matemática denotadas de erosão, dilatação e gradiente para a segmentação e detecção de bordas das imagens. Essas ferramentas e os espaços de cores RBG e HSV são a base dos algoritmos para a obtenção das bordas das feições na imagem, obtendo-se como resultados as feições do tipo estradas, edificações e vegetações existentes na imagem de alta resolução (ortofoto). A metodologia com gradiente no espaço HSV gera o melhor resultado e semelhante com fotointerpretação (interpretação visual).Methods that assist a cartographic updating products and provide a current map base is fundamental importance for urban planning and therefore for managing the entire national territory. Features that must be updated in cartographic products can be obtained from remote sensing images and aerial photographs. And one of the attributes of the features that can be used is the color that is widely used in extraction by visual analysis and can also assist in the selfextracting features. In this dissertation, there is an approach considering the color extraction using mathematical morphology, RGB and HSV color space. It denotes Morphology, because of the analysis of shapes and objects, and mathematics, because this analysis is based on set theory, topology, lattices. Mathematical morphology was initially developed for the analysis of binary images, where the linear approach showed no efficient and was then extended to gray levels. In this dissertation, it works with images in color space. It uses the tools of mathematical morphology denoted erosion, dilation and gradient for segmentation and detection of images of edges. These tools and RBG color space and HSV are the basis of algorithms for obtaining the edges of the features in the image, obtaining thus the features of the type roads, existing buildings and vegetation in high resolution image (orthophoto). Methodology with gradient with HSV space is shown the best result and similar with photointerpretation (visual interpretation)