A segmentação e a detecção de bordas são técnicas fundamentais no processamento de imagens e visão computacional. Elas ajudam a identificar objetos, contornos e características importantes em uma imagem. Aqui estão algumas das principais técnicas usadas:
1. Segmentação de Imagens
A segmentação divide uma imagem em regiões significativas para facilitar a análise. Algumas abordagens incluem:
1.1. Limiarização (Thresholding)
- Técnica simples que separa pixels com base em um valor de limiar.
- Métodos comuns:
- Limiar Fixo: Define um valor específico para segmentação.
- Otsu's Thresholding: Determina automaticamente um limiar ótimo baseado no histograma da imagem.
1.2. Segmentação Baseada em Região
- Crescimento de Região (Region Growing): Expande áreas a partir de sementes iniciais, agrupando pixels com características semelhantes.
- Divisão e Fusão de Regiões: Divide recursivamente a imagem e agrupa regiões semelhantes.
1.3. Segmentação por Agrupamento (Clustering)
- K-Means: Agrupa pixels em clusters com base em suas intensidades de cor.
- Mean Shift: Identifica modos no espaço de características, útil para segmentação sem definição prévia do número de clusters.
1.4. Segmentação Baseada em Borda
- Depende da detecção de contornos para definir objetos na imagem.
- Frequentemente utilizada em combinação com detectores de borda como o Canny.
1.5. Redes Neurais e Deep Learning
- Segmentação Semântica: Classifica cada pixel em uma categoria específica (exemplo: Unet, DeepLab).
- Segmentação por Instância: Identifica e distingue múltiplos objetos da mesma classe (exemplo: Mask R-CNN).
2. Detecção de Bordas
A detecção de bordas identifica transições bruscas de intensidade na imagem, destacando os contornos dos objetos. Métodos comuns incluem:
2.1. Filtros de Derivada (Operadores de Gradiente)
- Sobel: Usa convoluções para detectar bordas horizontais e verticais.
- Prewitt: Similar ao Sobel, mas com pesos diferentes na máscara de convolução.
- Roberts: Usa diferenças finitas para detectar mudanças abruptas na intensidade.
2.2. Detector de Canny
- Técnica avançada que envolve:
- Aplicação de um filtro Gaussiano para suavizar a imagem.
- Cálculo do gradiente da imagem.
- Aplicação de limiares para seleção de bordas fortes e fracas.
- Rastreamento de bordas conectadas.
2.3. Transformada de Hough
- Detecta bordas e formas geométricas (como linhas e círculos) a partir de pontos de contorno.
2.4. Filtros de Laplaciano
- O operador Laplaciano realça regiões onde ocorrem variações bruscas de intensidade.
- Pode ser combinado com suavização Gaussiana (Laplacian of Gaussian - LoG).
3. Aplicações
- Visão computacional: Detecção de objetos, reconhecimento facial, segmentação de células em imagens médicas.
- Monitoramento e segurança: Análise de imagens de câmeras de vigilância.
- Mapeamento e sensoriamento remoto: Identificação de áreas em imagens de satélite.
- Efeitos visuais e edição de imagem: Extração de elementos visuais para composição.
