Referências Bibliográficas
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- Fátima Santos di Castro
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1 Referências Bibliográficas [Alpert07] ALPERT, S.; GALUN, M.; BASRI, R.; BRANDT, A.. Image segmentation by probabilistic bottom-up aggregation and cue integration. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Minneapolis, June [Baatz00] BAATZ, M.; SCHÄPE, A.. Multiresolution Segmentation An Optimization Approach for High Quality Multi-scale Image Segmentation. In: Strobl/Blaschke/Griesebner (editors): Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XII, Wichmann-Verlag, Heidelberg, pp , [Baig08] BAIG, A.; BOURIDANE, A.; KURUGOLLU, F.. A Corner Strength Based Fingerprint Segmentation Algorithm with Dynamic Thresholding. Pattern Recognition, ICPR th International Conference on, vol., no., pp.1-4, 8-11 Dec [Binis96] BINIS, L. S.; FONSECA, L. M. G.; ERTHAL, G. J.; II, F. M.. Satellite Imagery Segmentation: a region growing approach. Anais VIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Salvador, Brasil, abril 1996, INPE, p [Blaschke01] BLASCHKE, T.; STROBL, J.. What is Wrong with Pixels? Some Recent Developments Interfacing Remote Sensing and GIS. GISZeitschrift für Geoinformationssysteme, 6 (2001), pp [Blaschke08] BLASCHKE, T.; LANG, S.; HAY, G. (Eds.). Object-based Image Analysis Spatial Concepts for Knowledge-Driven Remote Sensing Applications. Series: Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, 2008, XVIII, 818 p. 304 illus.
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5 Referências Bibliográficas 102 Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVIII-4/C1, 5 p. (ISSN: ). [Nokia11] Products - Qt - A Cross-platform Application and UI Framework. Disponível em < (Último acesso em fevereiro de 2011). [Pedrini08] PEDRINI, H.; SCHWARTZ, W.. Análise de Imagens Digitais: Princípios, Algoritmos e Aplicações. Thomson Learning, São Paulo, [Prokop92] PROKOP, R. J.; REEVES, A. P.. A Survey of Moment-based Techniques for Unoccluded Object Representation and Recognition. CVGIP: Graphical Models and Image Processing 54 (1992) [Russ98] RUSS, J. C.. The Image Processing Handbook - 3rd ed. Materials Science and Engineering Department North Carolina State University Raleigh - North Carolina, [Sezgin00] SEZGIN, M.; TASALTIN, R.. A New Dichotomization Technique to Multilevel Thresholding Devoted to Inspection Applications. Pattern Recogn. Lett. 21, (2000). [Sezgin01] SEZGIN, M.; SANKUR, B.. Comparison of Thresholding Methods for Non-destructive Testing Applications. IEEE ICIP 2001, Intl. Conf. Image Process., pp (2001). [Song09] SONG, X.; LI, D.; GU, H.; LIAO, Y.; REN, D.. Insights into Performance of Pattern Search Algorithms for High-frequency Surface Wave Analysis. Computers & Geosciences 35 (2009) [Stroustrup97] STROUSTRUP, B.. The C++ Programming Language (3 rd edition). Addison Wesley, 1997.
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7 Apêndice A Neste apêndice são mostrados os resultados das segmentações que não foram mostrados no texto. Refinaria
8 Apêndice A 105 Figura A.1: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma que obtiveram melhor desempenho: Compacidade, Fator de Forma Circular e Roundness. Árvores
9 Apêndice A 106 Figura A.2: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma que obtiveram melhor desempenho: Fator de Forma Circular, Compacidade e Bulkiness. Lamelar
10 Apêndice A 107 Figura A.3: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma que obtiveram melhor desempenho: Compacidade, Fator de Forma Circular e Bulkiness. Granular Figura A.4: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma
11 Apêndice A 108 que obtiveram melhor desempenho: Fator de Forma Circular, Suavidade e Roundness. Falange Média Figura A.5: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma que obtiveram melhor desempenho: Fator de Forma Circular, Suavidade e Compacidade.
12 Apêndice A 109 Falange Proximal Figura A.6: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma que obtiveram melhor desempenho: Compacidade, Isometria, e Fator de Forma Circular.
13 Apêndice A 110 Sapo Figura A.7: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma que obtiveram melhor desempenho: Compacidade, Retangularidade e Anisometria.
14 Apêndice A 111 Lagarta Figura A.8: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma que obtiveram melhor desempenho: Fator de Forma Circular, Retangularidade e Bulkiness.
15 Apêndice A 112 Ovos Figura A.9: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma que obtiveram melhor desempenho: Fator de Forma Circular, Compacidade e Retangularidade.
16 Apêndice A 113 Suricato Figura A.10: Imagem original e segmentação baseada apenas na cor. As imagens, e apresentam as segmentações com os três atributos de forma que obtiveram melhor desempenho: Fator de Estrutura, Anisometria e Roundness.
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