Um Método Não-Supervisionado de Detecção de Oclusões Textuais para Imagens de Sensoriamento Remoto

Dayara Pereira Basso, Marilaine Colnago, Wallace Casaca

Resumo


Técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) têm sido extensivamente empregadas em imagens de sensoriamento remoto. Nesse contexto, classificar alvos ou extrair caracterı́sticas de interesse podem se tornar tarefas árduas devido à grande quantidade de oclusões que podem surgir nas imagens como, por exemplo, sombras de nuvens, textos sobrepostos, falhas na captura de dados por sensores, etc. Em vista disso, este trabalho apresenta uma nova metodologia para detecção automática de oclusões do tipo textual em
imagens de sensoriamento remoto, a qual combina técnicas de segmentação morfológica, decomposição de imagens e estratégias de limiarização. A solução proposta considera filtros gaussianos para suavizar a imagem de forma a obter uma decomposição da mesma nas ban- das “cartoon” e “texture” (padrões oscilatórios). Em seguida, essa bandas são processadas e binarizadas a partir do método de Otsu, gerando assim uma imagem auxilar a qual é submetida a operações morfológicas, de modo a guiar a detecção textual na imagem original. Testes experimentais em imagens reais remotamente sensoriadas demonstram que o método proposto atinge elevada precisão na tarefa de detecção desse tipo de alvo, devolvendo imagens com áreas textuais segmentadas que podem ser utilizadas para aumentar acurácia de outras aplicações clássicas da área como classificação e extração de feições de interesse.


Palavras-chave


Análise e processamento de imagens, Morfologia matemática, Detecção automática, Sensoriamento remoto, Filtros de suavização.

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DOI: https://doi.org/10.5540/03.2020.007.01.0452

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