Segmentação fuzzy de imagens e vídeos

Segmentação de imagens é o processo que subdivide uma imagem em partes ou objetos de acordo com alguma característica comum. Já na segmentação de vídeos, além dos quadros serem divididos em função de alguma característica, é necessário obter uma coerência temporal entre as segmentações de frames sucessivos do vídeo. A segmentação fuzzy é uma técnica de segmentação por crescimento de regiões que determina para cada elemento da imagem um grau de pertinência (entre zero e um) indicando a confiança de que esse elemento pertença a um determinado objeto ou região existente na imagem. O presente trabalho apresenta uma aplicação do algoritmo de segmentação fuzzy de imagem, e a extensão deste para segmentar vídeos coloridos. Nesse contexto, os vídeos são tratados como volumes 3D e o crescimento das regiões é realizado usando funções de afinidade que atribuem a cada pixel um valor entre zero e um para indicar o grau de pertinência que esse pixel tem com os objetos segmentados. Para segmentar as seqüências foram utilizadas informações de movimento e de cor, sendo que essa última é proveniente de um modelo de cor convencional, ou através de uma metodologia que utiliza a correlação de Pearson para selecionar os melhores canais para realizar a segmentação. A informação de movimento foi extraída através do cálculo do fluxo óptico entre dois frames adjacentes. Por último é apresentada uma análise do comportamento do algoritmo na segmentação de seis vídeos e um exemplo de uma aplicação que utiliza os mapas de segmentação para realizar renderizações que não sejam foto realísticasImage segmentation is the process of subdiving an image into constituent regions or objects that have similar features. In video segmentation, more than subdividing the frames in object that have similar features, there is a consistency requirement among segmentations of successive frames of the video. Fuzzy segmentation is a region growing technique that assigns to each element in an image (which may have been corrupted by noise and/or shading) a grade of membership between 0 and 1 to an object. In this work we present an application that uses a fuzzy segmentation algorithm to identify and select particles in micrographs and an extension of the algorithm to perform video segmentation. Here, we treat a video shot is treated as a three-dimensional volume with different z slices being occupied by different frames of the video shot. The volume is interactively segmented based on selected seed elements, that will determine the affinity functions based on their motion and color properties. The color information can be extracted from a specific color space or from three channels of a set of color models that are selected based on the correlation of the information from all channels. The motion information is provided into the form of dense optical flows maps. Finally, segmentation of real and synthetic videos and their application in a non-photorealistic rendering (NPR) toll are presente